Analise a quantidade de ausências

Lidando com Dados Ausentes em Python

Suraj Donthi

Deep Learning & Computer Vision Consultant

Carregar o conjunto de dados de Qualidade do Ar

Conjunto de dados de Qualidade do Ar

  • contém as leituras dos sensores de Ozone, Solar, Temperature e Wind
df_air = pd.read_csv('air-quality.csv', 
                            parse_dates=['Date'], 
                            index_col='Date')

df_air.head()

              Ozone  Solar  Wind  Temp
Date                                
1976-05-01   41.0  190.0   7.4    67
1976-05-02   36.0  118.0   8.0    72
1976-05-03   12.0  149.0  12.6    74
1976-05-04   18.0  313.0  11.5    62
1976-05-05    NaN    NaN  14.3    56
Lidando com Dados Ausentes em Python

DataFrame de nulidade

  • Use os métodos .isnull() ou .isna() no DataFrame
airquality_nullity = airquality.isnull()
airquality_nullity.head()

            Ozone  Solar   Wind   Temp
Date                                  
1976-05-01  False  False  False  False
1976-05-02  False  False  False  False
1976-05-03  False  False  False  False
1976-05-04  False  False  False  False
1976-05-05   True   True  False  False
Lidando com Dados Ausentes em Python

Total de valores ausentes

airquality_nullity.sum()

Ozone    37
Solar     7
Wind      0
Temp      0
dtype: int64
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Porcentagem de ausências

airquality_nullity.mean() * 100

Ozone    24.183007
Solar     4.575163
Wind      0.000000
Temp      0.000000
dtype: float64
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Barra de nulidade

Pacote Missingno

  • Pacote para análise gráfica de valores ausentes
import missingno as msno

msno.bar(airquality)

Barra de ausências para o conjunto de dados de qualidade do ar

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Matriz de nulidade

msno.matrix(airquality)

Matriz de ausências para o conjunto de dados de qualidade do ar

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Matriz de nulidade

msno.matrix(airquality)

Matriz de ausências para o conjunto de dados de qualidade do ar

Lidando com Dados Ausentes em Python

Matriz de nulidade

msno.matrix(airquality)

Matriz de ausências para o conjunto de dados de qualidade do ar

Lidando com Dados Ausentes em Python

Matriz de nulidade

msno.matrix(airquality)

Matriz de ausências para o conjunto de dados de qualidade do ar

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Matriz de nulidade para séries temporais

msno.matrix(airquality, freq='M')

Matriz de ausências com frequência mensal para o conjunto de dados de qualidade do ar

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Matriz de nulidade para séries temporais

msno.matrix(airquality, freq='M')

Matriz de ausências com frequência mensal para o conjunto de dados de qualidade do ar

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Ajuste fino da matriz

msno.matrix(airquality.loc['May-1976': 'Jul-1976'], freq='M')

Matriz de ausências com frequência mensal para o conjunto de dados de qualidade do ar

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Resumo

Nesta lição, você aprendeu a analisar

  • a quantidade de ausências numericamente
  • a quantidade de ausências graficamente
  • a porcentagem de ausências
  • a matriz de nulidade para conjuntos regulares
  • a matriz de nulidade para séries temporais
Lidando com Dados Ausentes em Python

Vamos praticar!

Lidando com Dados Ausentes em Python

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