Bo‘sh kataklarni tozalash
Bo‘sh kataklar
Ma’lumotlarni tahlil qilishda bo‘sh kataklar noto‘g‘ri natijaga olib kelishi mumkin.
Qatorlarni o‘chirish
Bo‘sh kataklar bilan ishlashning bir usuli — bo‘sh kataklari bor qatorlarni o‘chirib tashlash.
Odatda bu maqbul yo‘l, chunki ma’lumotlar to‘plamlari juda katta bo‘lishi mumkin va bir nechta qatorni o‘chirish natijaga katta ta’sir ko‘rsatmaydi.
Misol
Bo‘sh kataklari bo‘lmagan yangi DataFrame qaytaring:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
new_df = df.dropna()
print(new_df.to_string())
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Eslatma: Sukut bo‘yicha dropna() metodi yangi DataFrame qaytaradi va asl DataFrame’ni o‘zgartirmaydi.
Agar asl DataFrame’ni o‘zgartirmoqchi bo‘lsangiz, inplace = True argumentidan foydalaning:
Misol
NULL qiymatli barcha qatorlarni o‘chiring:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(inplace = True)
print(df.to_string())
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Eslatma: Endi dropna(inplace = True) yangi DataFrame QAYTARMAYDI, balki NULL qiymatli barcha qatorlarni asl DataFrame’dan o‘chirib tashlaydi.
Bo‘sh qiymatlarni almashtirish
Bo‘sh kataklar bilan ishlashning yana bir usuli — ularning o‘rniga yangi qiymat qo‘yish.
Shunda bir nechta bo‘sh katak tufayli butun qatorlarni o‘chirishingizga to‘g‘ri kelmaydi.
fillna() metodi bo‘sh kataklarni biror qiymat bilan almashtirish imkonini beradi:
Misol
NULL qiymatlarni 130 soni bilan almashtiring:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.fillna(130, inplace = True)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Faqat ko‘rsatilgan ustunlarda almashtirish
Yuqoridagi misol butun DataFrame’dagi barcha bo‘sh kataklarni almashtiradi.
Bo‘sh qiymatlarni faqat bitta ustunda almashtirish uchun DataFrame’da ustun nomini ko‘rsating:
Misol
"Calories" ustunidagi NULL qiymatlarni 130 soni bilan almashtiring:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.fillna({"Calories": 130}, inplace=True)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
O‘rtacha qiymat, mediana yoki moda yordamida almashtirish
Bo‘sh kataklarni almashtirishning keng tarqalgan usuli — ustunning o‘rtacha qiymati (mean), medianasi (median) yoki modasini (mode) hisoblash.
Pandas ko‘rsatilgan ustun uchun tegishli qiymatlarni hisoblashda mean(), median() va mode() metodlaridan foydalanadi:
Misol
O‘rtacha qiymatni (MEAN) hisoblang va barcha bo‘sh qiymatlarni u bilan almashtiring:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
x = df["Calories"].mean()
df.fillna({"Calories": x}, inplace=True)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Mean (o‘rtacha qiymat) = o‘rtacha arifmetik qiymat (barcha qiymatlar yig‘indisi qiymatlar soniga bo‘linadi).
Misol
Medianani (MEDIAN) hisoblang va barcha bo‘sh qiymatlarni u bilan almashtiring:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
x = df["Calories"].median()
df.fillna({"Calories": x}, inplace=True)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Median (mediana) = barcha qiymatlar o‘sish tartibida saralangandan keyin o‘rtada turgan qiymat.
Misol
Modani (MODE) hisoblang va barcha bo‘sh qiymatlarni u bilan almashtiring:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
x = df["Calories"].mode()[0]
df.fillna({"Calories": x}, inplace=True)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Mode (moda) = eng ko‘p uchraydigan qiymat.
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!