¡Hola! Como proveedor de productos NAN, he tratado una tonelada de datos en Pandas Dataframes, y un problema molesto que siempre aparece son esos valores 'nan'. Ya sabes, esos pequeños espacios en blanco que pueden estropear todo tu análisis si no tienes cuidado. En este blog, compartiré algunos consejos sobre cómo manejar estos valores 'nan' como un profesional.
En primer lugar, hablemos de lo que realmente significa 'Nan'. 'Nan' representa 'no un número', y es básicamente una forma de pandas 'decir que no hay datos faltantes o no válidos en su marco de datos. Puede suceder por todo tipo de razones: tal vez los datos no se recopilaron correctamente, o hubo un error en la entrada de datos. Cualquiera sea la causa, los valores 'nan' realmente pueden arrojar una llave en su análisis de datos, por lo que es importante saber cómo lidiar con ellos.
Una de las formas más simples de manejar los valores 'nan' es simplemente dejarlos. Pandas tiene un método realmente útil llamadogota ()que puede usar para deshacerse de cualquier fila o columna que contenga valores 'nan'. Aquí hay un ejemplo:
import pandas as pd import numpy as np # Create a sample DataFrame with 'nan' values data = { 'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8], 'col3': [9, 10, 11, np.nan] } df = pd.DataFrame(data) # Drop rows with 'nan' values df_dropped_rows = df.dropna () # Drop columnas con valores 'nan' df_dropped_cols = df.dropna (axis = 1)En el código anterior,gota ()Sin ningún argumento dejará caer filas que contengan al menos un valor 'nan'. Si pasaseje = 1, dejará caer columnas en su lugar. Este método es excelente si tiene muchos datos y los valores de 'Nan' son relativamente raros, pero también puede conducir a una pérdida significativa de datos si hay muchos valores 'Nan'.
Otra opción es llenar los valores 'nan' con un valor específico. Pandas tiene un método llamadoLlenar ()que puedes usar para hacer esto. Puede llenar los valores 'nan' con un valor constante, la media, mediana o modo de la columna, o incluso el valor anterior o siguiente en la columna. Aquí hay algunos ejemplos:
# Fill 'nan' valores con un valor constante df_filled_constant = df.fillna (0) # valores de llenado 'nan' con la media de la columna df_filled_mean = df.fillna (df.mean ()) # valores de relleno 'nan' con el valor anterior en la columna df_flilled_prev = df.fillna (método ='ffill ') # valores de relleno'? En la columna df_felled_next = df.fillna (método = 'bfill')Llenar los valores 'nan' puede ser una buena manera de preservar sus datos, pero debe tener cuidado con el valor que usa para llenarlos. El uso de la media o mediana puede funcionar bien si los datos se distribuyen normalmente, pero podría no ser apropiado si los datos tienen muchos valores atípicos.
Si está tratando con datos de series temporales, es posible que desee usar la interpolación para llenar los valores 'nan'. La interpolación es un método para estimar los valores entre los puntos de datos conocidos. Pandas tiene un método llamadointerpolar()que puedes usar para hacer esto. Aquí hay un ejemplo:
# Interpolate 'nan' valores df_interpolated = df.interpolate ()La interpolación puede ser una excelente manera de llenar los valores de 'nan' en los datos de la serie temporal porque tiene en cuenta la tendencia de los datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la interpolación es solo una estimación, y los valores reales podrían ser diferentes.
Ahora, hablemos de algunas técnicas más avanzadas para manejar los valores 'nan'. Un enfoque es usar algoritmos de aprendizaje automático para predecir los valores faltantes. Puede capacitar a un modelo en los datos que no se faltan y luego usarlo para predecir los valores 'nan'. Esta puede ser una forma más precisa de llenar los valores 'Nan', pero también requiere más recursos y experiencia computacionales.
Otro enfoque es usar la imputación múltiple. La imputación múltiple es una técnica estadística que implica crear múltiples copias del marco de datos, llenar los valores 'nan' en cada copia utilizando un método diferente y luego combinar los resultados. Esto puede ayudar a reducir el sesgo y la incertidumbre asociados con el llenado de los valores 'nan'.
En mi experiencia como proveedor de NAN, descubrí que una combinación de estas técnicas generalmente funciona mejor. Por ejemplo, podría comenzar soltando filas o columnas con una gran cantidad de valores 'nan', luego llenar los valores 'nan' restantes utilizando una combinación de valores constantes, la media e interpolación. Y si necesito una estimación más precisa, podría usar el aprendizaje automático o la imputación múltiple.
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Si está interesado en alguno de nuestros productos NAN o tiene alguna pregunta sobre cómo manejar los valores de 'Nan' en sus datos, no dude en comunicarse con una discusión de adquisiciones. ¡Siempre estamos felices de ayudar!
Referencias:
- McKinney, W. (2012). Python para análisis de datos: disputas de datos con pandas, numpy e ipython. O'Reilly Media.
- Vanderplas, J. (2016). Manual de ciencia de datos de Python: herramientas esenciales para trabajar con datos. O'Reilly Media.