Salut! En tant que fournisseur de produits NAN, on me demande souvent comment visualiser les données avec les valeurs «nan». «Nan», qui représente «pas un nombre», peut être une vraie douleur dans le cou lorsque vous essayez de donner un sens à vos données. Mais ne vous inquiétez pas, j'ai quelques conseils et astuces qui vous aideront à gérer ces valeurs embêtantes et à créer des visualisations impressionnantes.
Tout d'abord, expliquons pourquoi les valeurs «nan» apparaissent en premier lieu. Ils peuvent apparaître pour un tas de raisons. Peut-être qu'il y avait une erreur lors de la collecte de données, comme un dysfonctionnement du capteur ou une entrée manquante dans une feuille de calcul. Ou peut-être que les données n'existent tout simplement pas pour une observation particulière. Par exemple, si vous collectez des données sur les hauteurs des gens et que certaines personnes ne voulaient pas partager ces informations, ces valeurs seraient «nan».
Maintenant, lorsqu'il s'agit de visualiser les données avec les valeurs «nan», la première étape consiste à comprendre quoi en faire. Il existe quelques approches communes.
Une option consiste à supprimer simplement les lignes ou les colonnes contenant des valeurs «nan». Cela peut être une correction rapide et facile, surtout si vous avez un grand ensemble de données et que le nombre de valeurs «nan» est relativement faible. Cependant, vous devez être prudent avec cette méthode. La suppression des données peut fausser vos résultats et vous donner une fausse image de ce qui se passe réellement. Par exemple, si vous analysez les données de vente et que vous supprimez toutes les lignes avec des valeurs «nan», vous pourriez manquer des tendances ou des modèles importants liés aux entrées manquantes.
Une autre approche consiste à remplir les valeurs «nan» avec autre chose. Vous pouvez utiliser la moyenne, la médiane ou le mode des données disponibles. Par exemple, si vous regardez un ensemble de données de températures et qu'il y a quelques valeurs «nan», vous pouvez calculer la température moyenne des valeurs non - nan »et l'utiliser pour remplir les blancs. Cela peut aider à lisser vos données et à faciliter la visualisation. Mais encore une fois, ce n'est pas une solution parfaite. L'utilisation de statistiques sommaires pour remplir les valeurs «nan» peut également fausser vos données, surtout si les données ont beaucoup de variabilité.
Vous pouvez également utiliser des techniques plus avancées comme l'interpolation. L'interpolation consiste à estimer les valeurs manquantes en fonction des valeurs des points de données environnants. Par exemple, si vous avez un ensemble de données Time - Series avec des valeurs «nan», vous pouvez utiliser une interpolation linéaire pour estimer les valeurs que les valeurs devraient être à ces points de temps manquants. Cela peut être un moyen plus précis de gérer les valeurs «nan», mais cela peut également être plus complexe et plus de temps.
Une fois que vous avez décidé quoi faire avec les valeurs «nan», il est temps de commencer à visualiser vos données. Il existe des tonnes d'outils qui peuvent vous aider à créer de grandes visualisations. Certains populaires incluent des bibliothèques Python comme Matplotlib et SeaBorn, ainsi que des packages R comme GGPLOT2.
Disons que vous avez un ensemble de données de ventes de produits au fil du temps, et qu'il y a quelques valeurs «nan». Vous avez décidé de remplir les valeurs «Nan» avec le montant des ventes médianes. Maintenant, vous souhaitez créer un tableau de ligne pour afficher la tendance des ventes. Avec Matplotlib en Python, vous pouvez faire quelque chose comme ceci:
Importer Matplotlib.pyplot en tant que PLT Importer des pandas en tant que PD # Supposons que les `` données '' sont vos données avec des données de vente Data = PD.read_csv ('Sales_data.csv') # Film 'NAN' VALEURS avec des données médianes ['Sales'] = Data ['Sales']. Data [Data ']. plt.xLabel ('Date') plt.ylabel ('ventes') plt.title ('Ventes de produits dans le temps') plt.show ()Ce code se lit dans vos données de vente à partir d'un fichier CSV, remplit les valeurs «nan» avec le montant médian des ventes, puis crée un graphique de ligne simple pour afficher la tendance des ventes au fil du temps.
Si vous êtes intéressé par des visualisations plus complexes, comme les graphiques de dispersion ou les graphiques à barres, ces outils peuvent également les gérer. Par exemple, si vous avez un ensemble de données qui compare les ventes et les cotes des clients de différents produits, et qu'il y a des valeurs «nan» dans la colonne de cotes, vous pouvez créer un tracé de dispersion pour voir s'il existe une relation entre les ventes et les notes.
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Si vous êtes sur le marché pour ces types de produits ou si vous avez des questions sur la visualisation des données avec les valeurs «nan», n'hésitez pas à tendre la main. Nous sommes là pour vous aider à tirer le meilleur parti de vos données et à obtenir les bons produits pour vos besoins. Que vous soyez un propriétaire d'une petite entreprise qui cherche à améliorer votre infrastructure Internet ou un analyste de données essayant de donner un sens aux données désordonnées, nous avons les solutions pour vous. Alors, commençons une conversation et voyons comment nous pouvons travailler ensemble!
Références
- Vanderplas, J. (2016). Python Data Science Handbook: outils essentiels pour travailler avec les données. O'Reilly Media.
- Wickham, H. (2016). GGPLOT2: Graphiques élégants pour l'analyse des données. Springer.
