Hallo! Als Lieferant von qualitativ hochwertigem Nan (kein typischer Begriff, aber lassen Sie uns in diesem Blog damit weitermachen) habe ich eine Menge Datenvorverarbeitungs-Pipelines und die lästigen „Nan“-Werte gesehen, die oft auftauchen. In diesem Blog werde ich Ihnen erklären, wie Sie wie ein Profi mit diesen „Nan“-Werten umgehen können.
Lassen Sie uns zunächst verstehen, was „Nan“-Werte sind. „Nan“ steht für „Keine Zahl“. Es handelt sich um einen speziellen Gleitkommawert, der in numerischen Berechnungen einen undefinierten oder nicht darstellbaren Wert darstellt. Sie können diese „nan“-Werte aus verschiedenen Gründen in Datensätzen finden. Möglicherweise ist bei der Datenerfassung ein Fehler aufgetreten, beispielsweise eine Fehlfunktion des Sensors oder ein Benutzer, der vergessen hat, einen Wert einzugeben. Oder vielleicht gab es eine Berechnung, die zu einer ungültigen Operation führte, beispielsweise einer Division durch Null.
Warum ist es nun so wichtig, mit „Nan“-Werten umzugehen? Nun, die meisten Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenanalysetools können nicht mit „Nan“-Werten umgehen. Sie geben entweder einen Fehler aus oder liefern Ihnen ungenaue Ergebnisse. Daher ist der Umgang mit „Nan“-Werten ein entscheidender Schritt in der Datenvorverarbeitungspipeline.
1. „Nan“-Werte identifizieren
Der erste Schritt beim Umgang mit „Nan“-Werten besteht darin, sie zu identifizieren. Wenn Sie in Python Bibliotheken wie Pandas verwenden, ist das ganz einfach. Sie können die verwendenisnull()oderIst()Methoden. Zum Beispiel:
pandas als pd importieren, numpy als np importieren data = {'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) nan_mask = df.isnull() print(nan_mask)Dieser Code erstellt einen DataFrame mit einigen „nan“-Werten und generiert dann eine boolesche Maske, die zeigt, wo sich die „nan“-Werte befinden.
2. „Nan“-Werte entfernen
Eine der einfachsten Möglichkeiten, mit „nan“-Werten umzugehen, besteht darin, sie einfach zu entfernen. In Pandas können Sie das verwendenfallen()Verfahren.
clean_df = df.dropna() print(clean_df)Dadurch werden alle Zeilen entfernt, die „nan“-Werte enthalten. Allerdings hat dieser Ansatz seine Nachteile. Wenn Sie viele „nan“-Werte haben, kann es passieren, dass Sie eine erhebliche Datenmenge verlieren. Und wenn die „nan“-Werte nicht zufällig verteilt sind, könnten Sie eine Verzerrung in Ihren Datensatz einführen.
3. Das Gemälde „nan“ Valuees
Imputation ist eine ausgefeiltere Methode zum Umgang mit „Nan“-Werten. Anstatt die Datenpunkte durch „Nan“-Werte zu entfernen, ersetzen Sie sie durch geschätzte Werte.
Mittelwert/Median/Modus-Imputation
Bei numerischen Spalten können Sie „nan“-Werte durch den Mittelwert, den Median oder den Modus der Spalte ersetzen.
mean_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)Dieser Code ersetzt die „nan“-Werte in der Spalte „col1“ durch den Mittelwert dieser Spalte. Die Mittelwertimputation ist schnell und einfach, kann jedoch die Varianz Ihrer Daten verringern. Die Median-Imputation ist eine bessere Option, wenn Ihre Daten Ausreißer aufweisen, da der Median weniger von Extremwerten beeinflusst wird.
Für kategoriale Spalten können Sie den Modus (den häufigsten Wert) verwenden.
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Interpolation
Interpolation ist eine weitere Möglichkeit, „nan“-Werte zu imputieren, insbesondere für Zeitreihendaten. Pandas bietet eineinterpolieren()Verfahren.
df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['value'].interpolate() print(df)Diese Methode schätzt die fehlenden Werte basierend auf den Werten der benachbarten Datenpunkte.
4. Verwendung fortgeschrittener Techniken
Es gibt auch fortgeschrittenere Techniken für den Umgang mit „nan“-Werten, beispielsweise die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen, um die fehlenden Werte vorherzusagen. Sie können beispielsweise einen Entscheidungsbaum oder eine Zufallsstruktur verwenden, um die „Nan“-Werte basierend auf den anderen Features in Ihrem Datensatz vorherzusagen.
Unsere Produkte und wie sie passen
Als Nan-Lieferant weiß ich, dass saubere und zuverlässige Daten für fundierte Entscheidungen von entscheidender Bedeutung sind. Aus diesem Grund sind unsere Produkte so konzipiert, dass sie nahtlos mit Ihren Datenvorverarbeitungspipelines zusammenarbeiten. Egal, ob Sie an einem kleinen Projekt oder einer großen Unternehmensanwendung arbeiten, unsere Nano-Produkte können Ihnen dabei helfen, „Nan“-Werte effizienter zu handhaben.
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Referenzen
- VanderPlas, J. (2016). Python Data Science-Handbuch: Grundlegende Tools für die Arbeit mit Daten. O'Reilly Media.
- McKinney, W. (2012). Python für die Datenanalyse: Datenverarbeitung mit Pandas, NumPy und IPython. O'Reilly Media.
