Mungesa e të dhënave është një problem i zakonshëm në analizën e të dhënave dhe mund të ketë një ndikim të rëndësishëm në rezultatet e analizës suaj. Në këtë postim në blog, ne do të diskutojmë se si të trajtojmë të dhënat që mungojnë në Python dhe do të ofrojmë disa këshilla dhe praktika më të mira për trajtimin e të dhënave që mungojnë.
Identifikimi i të dhënave që mungojnë:Hapi i parë në trajtimin e të dhënave që mungojnë është identifikimi i tyre. Ju mund të përdorni bibliotekën Pandas për të identifikuar të dhënat që mungojnë në kornizën tuaj të të dhënave duke përdorur metodën isnull().
Heqja e të dhënave që mungojnë: Një mënyrë e zakonshme për të trajtuar të dhënat që mungojnë është heqja e tyre. Ju mund të përdorni metodën dropna() në Pandas për të hequr të dhënat që mungojnë nga korniza juaj e të dhënave. Megjithatë, heqja e të dhënave që mungojnë mund të heqë gjithashtu informacione të rëndësishme dhe mund të mos jetë zgjidhja më e mirë për të gjitha grupet e të dhënave.
Imputimi i të dhënave që mungojnë: Një mënyrë tjetër e zakonshme për të trajtuar të dhënat që mungojnë është futja e tyre. Imputimi i të dhënave që mungojnë përfshin zëvendësimin e vlerave që mungojnë me vlerat e vlerësuara. Ju mund të përdorni metodën fillna() në Pandas për të imputuar të dhënat që mungojnë në kornizën tuaj të të dhënave dhe gjithashtu mund të përdorni algoritme të mësimit të makinerive për të vlerësuar vlerat që mungojnë.
Trajtimi i të dhënave që mungojnë në algoritmet e mësimit të makinerisë:Kur punoni me algoritmet e mësimit të makinerive, duhet të jeni të kujdesshëm kur trajtoni të dhënat që mungojnë. Disa algoritme, të tilla si pemët decision dhe pyjet e rastësishme, mund të trajtojnë automatikisht të dhënat që mungojnë, ndërsa të tjerët, si regresioni linear, nuk munden. Mund t'ju duhet të eksperimentoni me teknika të ndryshme për të trajtuar të dhënat që mungojnë në algoritmet tuaja të mësimit të makinës.
Si përfundim, trajtimi i të dhënave që mungojnë është një aspekt i rëndësishëm i analizës së të dhënave dhe mund të ketë një ndikim të rëndësishëm në rezultatet e analizës suaj. Duke ndjekur këto këshilla dhe praktika më të mira, ju mund të trajtoni në mënyrë efektive të dhënat që mungojnë në Python dhe të prodhoni rezultate të sakta dhe të besueshme.
Qëndroni të përditësuar për punën time më të fundit! Më ndiqni në Medium dhe duartrokitni për këtë artikull për të mbështetur krijimin e përmbajtjes sime. Faleminderit që lexuat!
Gjithashtu ju mund të "abonoheni" dhe "të bëheni anëtarë"! :)
