데이터 세트에서 'NAN'(숫자가 아님)의 백분율을 찾는 것은 데이터 전처리 및 분석의 중요한 단계입니다. 네트워크 장치와 관련된 고품질 제품 공급 업체로XPON 1GE 1GE 1GE VOIP CAVT WIFI44,,,XPON ONU 1GE 3FE VOIP WIFI4, 그리고XPON ONU 4GE WIFI5 AC1200, 나는 다양한 분야에서 정확한 데이터 처리의 중요성을 이해합니다. 이 블로그에서는 데이터 세트에서 'NAN'값의 백분율을 계산하는 몇 가지 실용적인 방법을 공유하겠습니다.
'난'값의 중요성을 이해합니다
계산 방법으로 뛰어 들기 전에 왜 'Nan'값이 중요한지 이해하는 것이 필수적입니다. 데이터 분석에서 'NAN'값은 누락 된 데이터, 데이터 수집 오류 또는 적용 할 수없는 값을 나타낼 수 있습니다. 이러한 값을 무시하면 부정확 한 통계 결과, 편향된 모델 및 신뢰할 수없는 예측으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 판매 데이터 세트에서 'NAN'값은 특정 제품 또는 기간 동안 누락 된 판매 수치를 나타낼 수 있습니다. 이러한 값이 제대로 설명되지 않으면 전체 판매 분석이 오도 될 수 있습니다.
전제 조건
'NAN'값의 백분율을 계산하려면 데이터 조작 기능을 갖춘 데이터 세트와 프로그래밍 언어가 필요합니다. Python은 Pandas 및 Numpy와 같은 광범위한 라이브러리로 인해 인기있는 선택입니다. 다음은 Python을 사용 하여이 계산을 수행하는 방법에 대한 단계 - 단계 가이드입니다.
1 단계 : 필요한 라이브러리를 가져옵니다
먼저, 팬더와 Numpy 라이브러리를 가져와야합니다. 팬더는 데이터 조작 및 분석에 사용되며 Numpy는 크고 다중 차원 배열 및 행렬을 지원합니다.
팬더를 PD import numpy로 NP로 가져옵니다2 단계 : 데이터 세트를로드하십시오
CSV 파일에 데이터 세트가 있다고 가정하십시오. 당신은 그것을 사용하여 그것을로드 할 수 있습니다read_csv팬더에서 기능.
data = pd.read_csv ( 'your_dataset.csv')3 단계 : 데이터 세트의 총 값 수를 계산합니다.
'NAN'값의 백분율을 계산하려면 먼저 데이터 세트의 총 값 수를 알아야합니다. 당신은 사용할 수 있습니다크기데이터 프레임의 속성.
Total_Values = data.size4 단계 : 'NAN'값의 수를 계산하십시오
Pandas는 데이터 프레임에서 'NAN'값 수를 계산하는 편리한 방법을 제공합니다. 당신은 사용할 수 있습니다그 ()부울 마스크를 생성 한 다음 모든진실값.
nan_values = data.isna () sum () sum ().5 단계 : 'NAN'값의 백분율을 계산하십시오
총 값 수와 'NAN'값 수가 있으므로 백분율을 계산할 수 있습니다.
백분율 _nan = (nan_values / total_values) * 100 print (f "데이터 세트의 'nan'값의 백분율은 {cercentage_nan}%"입니다.다른 데이터 구조 처리
위의 방법은 Pandas Dataframe의 표 형 데이터에 적합합니다. 그러나 Numpy 배열로 작업하는 경우 프로세스가 약간 다릅니다.
NPT # NP # NUMPY NUMPY ARRAY ARRAY = NP.ARRAY ([1, NP.NAN, 3, NP.NAN, 5] # 총 요소 수를 계산합니다. Total_Elements = Array.size # 'NAN'요소의 수를 계산하지 않은 요소 = np.isnan () # nan regents의 비율을 계산합니다. = (nan_Elements / total_Elements) * 100 print (f "numpy 배열의 'nan'값의 백분율은 {centsage_nan_array}%"입니다.'난'값을 시각화합니다
시각화는 데이터 세트에서 'NAN'값 분포를 더 잘 이해할 수 있습니다. Matplotlib 또는 Seaborn과 같은 라이브러리를 사용하여 히트 맵 또는 막대 차트를 만들 수 있습니다.
SABORN은 SNS로 MATPLOTLIB.PYPLOT를 plt #로 가져옵니다. 'NAN'값 sns.HeatMap (data.isna (), cbar = false) plt.title ( 'nan 값의 분포') plt.show ()의 열도를 만듭니다.높은 비율의 'Nan'값을 다루고 있습니다
'NAN'값의 비율이 높으면 처리 방법을 결정해야합니다. 몇 가지 일반적인 전략에는 다음이 포함됩니다.
- 행이나 열을 제거합니다: 행이나 열에 많은 'nan'값이있는 경우 제거를 고려할 수 있습니다. 그러나이 접근법은 귀중한 정보가 손실 될 수 있습니다.
- 돌리기: 동일한 열에서 비 - 'NAN'값의 평균, 중앙값 또는 모드와 같은 적절한 값으로 'NAN'값을 채울 수 있습니다.
# 평균 data.fillna (data.mean (), inplace = true)로 'nan'값을 임명하십시오.결론
데이터 세트에서 'NAN'값의 백분율을 계산하는 것은 데이터 분석에서 중요한 단계입니다. 데이터의 품질을 이해하고 결 측값을 처리하는 방법을 결정하는 데 도움이됩니다. 같은 네트워크 장치의 공급 업체로XPON 1GE 1GE 1GE VOIP CAVT WIFI44,,,XPON ONU 1GE 3FE VOIP WIFI4, 그리고XPON ONU 4GE WIFI5 AC1200, 우리는 네트워크 성능을 최적화하고 정보에 입각 한 비즈니스 결정을 내리는 데있어 정확한 데이터의 중요성을 이해합니다.
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참조
- McKinney, W. (2017). 데이터 분석을위한 Python : Pandas, Numpy 및 Ipython으로 데이터의 데이터가 있습니다. 오라일리 미디어.
- Vanderplas, J. (2016). Python Data Science Handbook : 데이터 작업을위한 필수 도구. 오라일리 미디어.
