Comment trouver le pourcentage de valeurs «nan» dans un ensemble de données?

Trouver le pourcentage de valeurs «nan» (pas un nombre) dans un ensemble de données est une étape cruciale dans le prétraitement et l'analyse des données. En tant que fournisseur de produits de haute qualité liés aux appareils réseau, y comprisLe Xpon 1ge 1ge 1ge VoIP Cavt WiFi44,Xpon onu 1ge 3fe VoIP WiFi4, etXpon ONU 4ge WiFi5 AC1200, Je comprends l'importance d'une manipulation précise des données dans divers domaines. Dans ce blog, je partagerai certaines méthodes pratiques pour calculer le pourcentage de valeurs «nan» dans un ensemble de données.

Comprendre l'importance des valeurs «nan»

Avant de plonger dans les méthodes de calcul, il est essentiel de comprendre pourquoi les valeurs «nan» comptent. Dans l'analyse des données, les valeurs «NAN» peuvent représenter les données manquantes, les erreurs de collecte de données ou les valeurs qui ne sont pas applicables. Ignorer ces valeurs peut conduire à des résultats statistiques inexacts, à des modèles biaisés et à des prédictions peu fiables. Par exemple, dans un ensemble de données de vente, les valeurs «nan» peuvent indiquer des chiffres de vente manquants pour certains produits ou périodes. Si ces valeurs ne sont pas correctement prises en compte, l'analyse globale des ventes pourrait être trompeuse.

Condition préalable

Pour calculer le pourcentage de valeurs «nan», vous aurez besoin d'un ensemble de données et d'un langage de programmation avec des capacités de manipulation de données. Python est un choix populaire en raison de ses vastes bibliothèques telles que Pandas et Numpy. Voici un guide étape - By - sur la façon d'effectuer ce calcul à l'aide de Python.

Étape 1: Importez les bibliothèques nécessaires

Tout d'abord, vous devez importer les bibliothèques Pandas et Numpy. Pandas est utilisé pour la manipulation et l'analyse des données, tandis que Numpy prend en charge les grands tableaux et matrices multidimensionnels.

Importer des pandas en tant que PD Importer Numpy que NP

Étape 2: Chargez l'ensemble de données

Supposons que vous avez un ensemble de données dans un fichier CSV. Vous pouvez le charger en utilisant leread_csvfonction dans les pandas.

data = pd.read_csv ('your_dataset.csv')

Étape 3: Calculez le nombre total de valeurs dans l'ensemble de données

Pour calculer le pourcentage de valeurs «nan», vous devez d'abord connaître le nombre total de valeurs dans l'ensemble de données. Vous pouvez utiliser letailleAttribut du DataFrame.

total_values = data.size

Étape 4: Calculez le nombre de valeurs «nan»

Pandas fournit un moyen pratique de compter le nombre de valeurs «nan» dans un dataframe. Vous pouvez utiliser leil ()Méthode pour créer un masque booléen, puis résumer tous lesVraivaleurs.

nan_values = data.isna () sum () sum ().

Étape 5: Calculez le pourcentage de valeurs «nan»

Maintenant que vous avez le nombre total de valeurs et le nombre de valeurs «nan», vous pouvez calculer le pourcentage.

pourcentage_nan = (nan_values / total_values) * 100 imprimer (f "Le pourcentage de valeurs 'nan' dans l'ensemble de données est {pourcentage_nan}%")

Gérer différentes structures de données

La méthode ci-dessus fonctionne bien pour les données tabulaires dans un Pandas DataFrame. Cependant, si vous travaillez avec un tableau Numpy, le processus est légèrement différent.

Importer Numpy comme np # Créez un exemple de tableau de tableau Numpy = np.array ([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) # Calculez le nombre total d'éléments total_elements = array.size # calculater le nombre de `` nan '' éléments nan_elements = np.isnan (array). = (nan_elements / total_elements) * 100 imprimer (f "Le pourcentage de valeurs 'nan' dans le tableau Numpy est {pourcentage_nan_array}%")

Visualiser les valeurs «nan»

La visualisation peut fournir une meilleure compréhension de la distribution des valeurs «nan» dans l'ensemble de données. Vous pouvez utiliser des bibliothèques comme Matplotlib ou Seaborn pour créer des cartes thermiques ou des graphiques à barres.

Importer SeaBorn as sns import Matplotlib.pyplot as PLT # Créez une carte thermique des valeurs 'nan' sn.heatmap (data.isna (), cbar = false) plt.title ('Distribution of Nan Values') plt.show ()

Traitant des pourcentages élevés de valeurs «nan»

Si le pourcentage de valeurs «nan» est élevé, vous devez décider comment les gérer. Certaines stratégies courantes comprennent:

• Retrait des lignes ou des colonnes: Si une ligne ou une colonne a un grand nombre de valeurs «nan», vous pouvez envisager de le supprimer. Cependant, cette approche peut entraîner une perte d'informations précieuses.
• Imputation: Vous pouvez remplir les valeurs «nan» avec des valeurs appropriées telles que la moyenne, la médiane ou le mode des valeurs non «nan» dans la même colonne.

# Imputer les valeurs «nan» avec les données moyennes.fillna (data.mean (), inplace = true)

Conclusion

Le calcul du pourcentage de valeurs «nan» dans un ensemble de données est une étape importante de l'analyse des données. Il vous aide à comprendre la qualité de vos données et à décider comment gérer les valeurs manquantes. En tant que fournisseur de périphériques réseau commeLe Xpon 1ge 1ge 1ge VoIP Cavt WiFi44,Xpon onu 1ge 3fe VoIP WiFi4, etXpon ONU 4ge WiFi5 AC1200, nous comprenons l'importance des données précises dans l'optimisation des performances du réseau et la prise de décisions commerciales éclairées.

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Références

• McKinney, W. (2017). Python pour l'analyse des données: les données se disputant avec Pandas, Numpy et Ipython. O'Reilly Media.
• Vanderplas, J. (2016). Python Data Science Handbook: outils essentiels pour travailler avec les données. O'Reilly Media.