Håndtering af Manglende Værdier
Manglende værdier er almindelige i virkelige datasæt og skal håndteres før klyngedannelse. Vi gennemgår tre grundlæggende metoder: gennemsnitsimputation, medianimputation og fjernelse af rækker.
Udfyldning med gennemsnit
Denne metode erstatter manglende værdier i en kolonne med gennemsnittet af de ikke-manglende værdier. Det er en simpel metode og bevarer kolonnens gennemsnit.
# First option
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)
# Second option
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean())
Dog kan denne metode reducere variansen og er muligvis ikke egnet til skæve data eller kategoriske variable.
Udfyldning med median
Denne metode erstatter manglende værdier med medianen af de ikke-manglende værdier i kolonnen. Medianen er mindre følsom over for outliers end gennemsnittet, hvilket gør den bedre til skæve data eller data med outliers.
# First option
df['column_name'].fillna(df['column_name'].median(), inplace=True)
# Second option
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(df['column_name'].median())
Fjernelse af rækker med manglende værdier
Denne metode sletter alle rækker, der indeholder manglende værdier. Den er enkel og introducerer ingen imputering af data. Dog kan det føre til betydeligt datatab og skævhed, hvis mange rækker fjernes, eller hvis manglende værdier ikke er tilfældigt fordelt.
# First option
df.dropna(inplace=True)
# Second option
df = df.dropna()
Valget af den bedste metode afhænger af dine data og analyseformål. Kodefilen viser praktiske eksempler på hver teknik i flere detaljer.
Kodefilen nedenfor giver praktiske eksempler på hver forbehandlingsteknik, der er dækket i dette afsnit, herunder håndtering af manglende værdier:
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
What are the pros and cons of each missing value handling method?
When should I use mean imputation versus median imputation?
How do I decide whether to remove rows or impute missing values?
Awesome!
Completion rate improved to 2.94Håndtering af Manglende Værdier
Stryg for at vise menuen
Manglende værdier er almindelige i virkelige datasæt og skal håndteres før klyngedannelse. Vi gennemgår tre grundlæggende metoder: gennemsnitsimputation, medianimputation og fjernelse af rækker.
Udfyldning med gennemsnit
Denne metode erstatter manglende værdier i en kolonne med gennemsnittet af de ikke-manglende værdier. Det er en simpel metode og bevarer kolonnens gennemsnit.
# First option
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)
# Second option
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean())
Dog kan denne metode reducere variansen og er muligvis ikke egnet til skæve data eller kategoriske variable.
Udfyldning med median
Denne metode erstatter manglende værdier med medianen af de ikke-manglende værdier i kolonnen. Medianen er mindre følsom over for outliers end gennemsnittet, hvilket gør den bedre til skæve data eller data med outliers.
# First option
df['column_name'].fillna(df['column_name'].median(), inplace=True)
# Second option
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(df['column_name'].median())
Fjernelse af rækker med manglende værdier
Denne metode sletter alle rækker, der indeholder manglende værdier. Den er enkel og introducerer ingen imputering af data. Dog kan det føre til betydeligt datatab og skævhed, hvis mange rækker fjernes, eller hvis manglende værdier ikke er tilfældigt fordelt.
# First option
df.dropna(inplace=True)
# Second option
df = df.dropna()
Valget af den bedste metode afhænger af dine data og analyseformål. Kodefilen viser praktiske eksempler på hver teknik i flere detaljer.
Kodefilen nedenfor giver praktiske eksempler på hver forbehandlingsteknik, der er dækket i dette afsnit, herunder håndtering af manglende værdier:
Tak for dine kommentarer!
