Salut! En tant que fournisseur de nan de haute qualité (ce n'est pas un terme typique, mais allons-y pour ce blog), j'ai vu ma juste part de pipelines de pré - traitement de données et les valeurs « nan » embêtantes qui apparaissent souvent. Donc, dans ce blog, je vais vous expliquer comment gérer ces valeurs « nan » comme un pro.
Tout d’abord, comprenons ce que sont les valeurs « nan ». « Nan » signifie « Pas un numéro ». Il s'agit d'une valeur à virgule flottante spéciale qui représente une valeur indéfinie ou non représentable dans les calculs numériques. Vous pouvez trouver ces valeurs « nan » dans des ensembles de données pour diverses raisons. Il peut y avoir eu une erreur lors de la collecte des données, comme un dysfonctionnement du capteur ou un utilisateur oubliant de saisir une valeur. Ou peut-être qu'un calcul a abouti à une opération invalide, comme une division par zéro.
Maintenant, pourquoi est-il si important de gérer les valeurs « nan » ? Eh bien, la plupart des algorithmes d’apprentissage automatique et des outils d’analyse de données ne peuvent pas gérer les valeurs « nan ». Soit ils généreront une erreur, soit vous donneront des résultats inexacts. Ainsi, traiter les valeurs « nan » est une étape cruciale dans le pipeline de prétraitement des données.
1. Identifier les valeurs « nan »
La première étape dans la gestion des valeurs « nan » consiste à les identifier. En Python, si vous utilisez des bibliothèques comme Pandas, c'est très simple. Vous pouvez utiliser leest nul()ouest()méthodes. Par exemple:
importer des pandas en tant que pd importer numpy en tant que np data = {'col1' : [1, 2, np.nan, 4], 'col2' : [5, np.nan, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) nan_mask = df.isnull() print(nan_mask)Ce code créera un DataFrame avec quelques valeurs « nan », puis générera un masque booléen qui montre où se trouvent les valeurs « nan ».
2. Suppression des valeurs « nan »
L'un des moyens les plus simples de gérer les valeurs « nan » consiste simplement à les supprimer. Dans Pandas, vous pouvez utiliser lebaisse()méthode.
clean_df = df.dropna() imprimer(clean_df)Cela supprimera toutes les lignes contenant des valeurs « nan ». Cependant, cette approche présente des inconvénients. Si vous avez beaucoup de valeurs « nan », vous risquez de perdre une quantité importante de données. Et si les valeurs « nan » ne sont pas distribuées de manière aléatoire, vous pourriez introduire un biais dans votre ensemble de données.
3. Le tableau 'nan' Valeurs
L'imputation est une manière plus sophistiquée de gérer les valeurs « nan ». Au lieu de supprimer les points de données avec des valeurs « nan », vous les remplacez par des valeurs estimées.
Imputation moyenne/médiane/mode
Pour les colonnes numériques, vous pouvez remplacer les valeurs « nan » par la moyenne, la médiane ou le mode de la colonne.
moyenne_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)Ce code remplace les valeurs « nan » dans la colonne « col1 » par la moyenne de cette colonne. L'imputation de la moyenne est rapide et facile, mais elle peut réduire la variance de vos données. L'imputation médiane est une meilleure option si vos données comportent des valeurs aberrantes, car la médiane est moins affectée par les valeurs extrêmes.
Pour les colonnes catégorielles, vous pouvez utiliser le mode (la valeur la plus fréquente).
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Interpolation
L'interpolation est une autre façon d'imputer des valeurs « nan », en particulier pour les données de séries chronologiques. Pandas fournit uninterpoler()méthode.
df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['value'].interpolate() print(df)Cette méthode estime les valeurs manquantes en fonction des valeurs des points de données voisins.
4. Utiliser des techniques avancées
Il existe également des techniques plus avancées pour gérer les valeurs « nan », telles que l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les valeurs manquantes. Par exemple, vous pouvez utiliser un arbre de décision ou une forêt aléatoire pour prédire les valeurs « nan » en fonction des autres caractéristiques de votre ensemble de données.
Nos produits et leur intégration
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Références
- VanderPlas, J. (2016). Manuel Python Data Science : outils essentiels pour travailler avec des données. Médias O'Reilly.
- McKinney, W. (2012). Python pour l'analyse des données : gestion des données avec Pandas, NumPy et IPython. Médias O'Reilly.
