Пропущені значення

Опрацювання даних у pandas

Maggie Matsui

Senior Content Developer at DataCamp

Що таке пропущене значення?

Name Breed Color Height (cm) Weight (kg) Date of Birth
Bella Labrador Brown 56 25 2013-07-01
Charlie Poodle Black 43 23 2016-09-16
Lucy Chow Chow Brown 46 22 2014-08-25
Cooper Schnauzer Gray 49 17 2011-12-11
Max Labrador Black 59 29 2017-01-20
Stella Chihuahua Tan 18 2 2015-04-20
Bernie St. Bernard White 77 74 2018-02-27
Опрацювання даних у pandas

Що таке пропущене значення?

Name Breed Color Height (cm) Weight (kg) Date of Birth
Bella Labrador Brown 56 ? 2013-07-01
Charlie Poodle Black 43 23 2016-09-16
Lucy Chow Chow Brown 46 22 2014-08-25
Cooper Schnauzer Gray 49 ? 2011-12-11
Max Labrador Black 59 29 2017-01-20
Stella Chihuahua Tan 18 2 2015-04-20
Bernie St. Bernard White 77 74 2018-02-27
Опрацювання даних у pandas

Пропуски в DataFrame pandas

print(dogs)
      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
0    Bella     Labrador  Brown         56        NaN    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43       24.0    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46       24.0    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49        NaN    2011-12-11
4      Max     Labrador  Black         59       29.0    2017-01-20
5   Stella    Chihuahua    Tan         18        2.0    2015-04-20
6   Bernie  St. Bernard  White         77       74.0    2018-02-27
Опрацювання даних у pandas

Виявлення пропусків

dogs.isna()
    name  breed  color  height_cm  weight_kg  date_of_birth
0  False  False  False      False       True          False
1  False  False  False      False      False          False
2  False  False  False      False      False          False
3  False  False  False      False       True          False
4  False  False  False      False      False          False
5  False  False  False      False      False          False
6  False  False  False      False      False          False
Опрацювання даних у pandas

Чи є хоч один пропуск

dogs.isna().any()
name             False
breed            False
color            False
height_cm        False
weight_kg         True
date_of_birth    False
dtype: bool
Опрацювання даних у pandas

Підрахунок пропусків

dogs.isna().sum()
name             0
breed            0
color            0
height_cm        0
weight_kg        2
date_of_birth    0
dtype: int64
Опрацювання даних у pandas

Візуалізація пропусків

import matplotlib.pyplot as plt

dogs.isna().sum().plot(kind="bar") plt.show()

Стовпчикова діаграма з кількістю пропусків у кожному стовпці набору даних про собак. Усі стовпчики на нулі, крім ваги — там два пропуски.

Опрацювання даних у pandas

Вилучення пропусків

dogs.dropna()
      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
1  Charlie       Poodle  Black         43       24.0    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46       24.0    2014-08-25
4      Max     Labrador  Black         59       29.0    2017-01-20
5   Stella    Chihuahua    Tan         18        2.0    2015-04-20
6   Bernie  St. Bernard  White         77       74.0    2018-02-27
Опрацювання даних у pandas

Заміна пропусків

dogs.fillna(0)
      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
0    Bella     Labrador  Brown         56        0.0    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43       24.0    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46       24.0    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49        0.0    2011-12-11
4      Max     Labrador  Black         59       29.0    2017-01-20
5   Stella    Chihuahua    Tan         18        2.0    2015-04-20
6   Bernie  St. Bernard  White         77       74.0    2018-02-27
Опрацювання даних у pandas

Давайте потренуємось!

Опрацювання даних у pandas

Preparing Video For Download...