Hey! Sebagai pembekal nan berkualiti tinggi (bukan istilah biasa, tetapi mari kita gunakannya untuk blog ini), saya telah melihat bahagian saya yang saksama bagi saluran paip pra-pemprosesan data dan nilai 'nan' menjengkelkan yang sering muncul. Jadi, dalam blog ini, saya akan membimbing anda bagaimana untuk mengendalikan nilai 'nan' ini seperti seorang profesional.
Mula-mula, mari kita fahami apa itu nilai 'nan'. 'Nan' bermaksud 'Bukan Nombor'. Ia adalah nilai mata terapung khas yang mewakili nilai yang tidak ditentukan atau tidak boleh diwakilkan dalam pengiraan berangka. Anda boleh menemui nilai 'nan' ini dalam set data atas pelbagai sebab. Mungkin terdapat ralat semasa pengumpulan data, seperti kerosakan sensor atau pengguna terlupa memasukkan nilai. Atau mungkin terdapat pengiraan yang mengakibatkan operasi tidak sah, seperti membahagi dengan sifar.
Sekarang, mengapakah sangat penting untuk mengendalikan nilai 'nan'? Nah, kebanyakan algoritma pembelajaran mesin dan alat analisis data tidak dapat mengendalikan nilai 'nan'. Mereka sama ada akan melemparkan ralat atau memberi anda hasil yang tidak tepat. Oleh itu, menangani nilai 'nan' ialah langkah penting dalam saluran paip pra-pemprosesan data.
1. Mengenalpasti Nilai 'nan'
Langkah pertama dalam mengendalikan nilai 'nan' ialah mengenal pastinya. Dalam Python, jika anda menggunakan perpustakaan seperti Pandas, ia sangat mudah. Anda boleh menggunakanisnull()atauialah()kaedah. Contohnya:
import panda sebagai pd import numpy sebagai data np = {'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) nan_mask = df.isnull() print(nan_mask)Kod ini akan mencipta DataFrame dengan beberapa nilai 'nan' dan kemudian menjana topeng boolean yang menunjukkan di mana nilai 'nan' berada.
2. Mengeluarkan Nilai 'nan'
Salah satu cara paling mudah untuk mengendalikan nilai 'nan' ialah dengan hanya mengalih keluarnya. Dalam Pandas, anda boleh menggunakanjatuhkan()kaedah.
clean_df = df.dropna() print(clean_df)Ini akan mengalih keluar mana-mana baris yang mengandungi nilai 'nan'. Walau bagaimanapun, pendekatan ini mempunyai kelemahannya. Jika anda mempunyai banyak nilai 'nan', anda mungkin akan kehilangan sejumlah besar data. Dan jika nilai 'nan' tidak diedarkan secara rawak, anda boleh memperkenalkan berat sebelah ke dalam set data anda.
3. Lukisan 'nan' Valuees
Imputasi ialah cara yang lebih canggih untuk mengendalikan nilai 'nan'. Daripada mengalih keluar titik data dengan nilai 'nan', anda menggantikannya dengan nilai anggaran.
Imputasi Min/Median/Mod
Untuk lajur berangka, anda boleh menggantikan nilai 'nan' dengan min, median atau mod lajur.
min_col1 = df['col1'].min() df['col1'] = df['col1'].fillna(min_col1)Kod ini menggantikan nilai 'nan' dalam lajur 'col1' dengan min lajur tersebut. Imputasi min adalah cepat dan mudah, tetapi ia boleh mengurangkan varians dalam data anda. Imputasi median ialah pilihan yang lebih baik jika data anda mempunyai outlier, kerana median kurang dipengaruhi oleh nilai ekstrem.
Untuk lajur kategori, anda boleh menggunakan mod (nilai paling kerap).
mod_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Interpolasi
Interpolasi ialah satu lagi cara untuk mengaitkan nilai 'nan', terutamanya untuk data siri masa. Panda menyediakaninterpolate()kaedah.
df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['value'].interpolate() print(df)Kaedah ini menganggarkan nilai yang hilang berdasarkan nilai titik data bersebelahan.
4. Menggunakan Teknik Lanjutan
Terdapat juga teknik yang lebih maju untuk mengendalikan nilai 'nan', seperti menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan nilai yang hilang. Contohnya, anda boleh menggunakan pepohon keputusan atau hutan rawak untuk meramalkan nilai 'nan' berdasarkan ciri lain dalam set data anda.
Produk Kami dan Cara Ia Sesuai
Sebagai pembekal nan, saya tahu bahawa mempunyai data yang bersih dan boleh dipercayai adalah penting untuk membuat keputusan termaklum. Itulah sebabnya produk kami direka bentuk untuk berfungsi dengan lancar dengan saluran paip pra-pemprosesan data anda. Sama ada anda sedang mengusahakan projek berskala kecil atau aplikasi perusahaan berskala besar, produk nan kami boleh membantu anda mengendalikan nilai 'nan' dengan lebih cekap.
Dan bercakap tentang produk berkaitan, kami juga menawarkan beberapa peranti XPON ONU yang hebat. Lihat produk hebat ini:
- 30.SNOUR 4GE OF THE CATV WIFI5 AC1200
- XPON ONU 4GE 1POTS WiFi6 AX3000 CATV USB3.0
- GPON ONU 4GE VOIP AC WIFI CATV USB2.0
Peranti ini direka bentuk untuk menyediakan sambungan berkelajuan tinggi dan boleh dipercayai, yang penting untuk pengumpulan dan analisis data.
Hubungi Kami untuk Pembelian
Jika anda berminat dengan produk nan kami atau mana-mana peranti XPON ONU, kami ingin mendengar daripada anda. Sama ada anda mempunyai soalan tentang produk kami, memerlukan sebut harga atau ingin membincangkan penyelesaian tersuai, jangan teragak-agak untuk menghubungi kami. Kami di sini untuk membantu anda memanfaatkan sepenuhnya data anda dan memastikan saluran paip pra-pemprosesan data anda berjalan lancar.
Rujukan
- VanderPlas, J. (2016). Buku Panduan Sains Data Python: Alat Penting untuk Bekerja dengan Data. O'Reilly Media.
- McKinney, W. (2012). Python untuk Analisis Data: Perselisihan Data dengan Pandas, NumPy dan IPython. O'Reilly Media.
