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Lernen Auffüllen der Fehlenden Werte | Datenvorverarbeitung
Fortgeschrittene Techniken in Pandas

bookAuffüllen der Fehlenden Werte

Das Löschen fehlender Werte ist nicht die einzige Möglichkeit, diese zu entfernen. Sie können auch alle NaN-Werte durch einen definierten Wert ersetzen, beispielsweise durch den Mittelwert der Spalte oder durch Nullen. Dies kann in vielen Fällen nützlich sein. Sie lernen dies im Kurs Learning Statistics with Python.

Sehen Sie sich das Beispiel an, in dem fehlende Werte in der Spalte 'Age' mit dem Medianwert dieser Spalte aufgefüllt werden:

1234
import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic_2', index_col = 0) data['Age'].fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True) print(data['Age'].isna().sum())
copy

Erläuterung:

.fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True)
  • value = data['Age'].median() – Mit dem Argument value geben wir der Methode .fillna() an, wie mit den NaN-Werten umzugehen ist. In diesem Fall wenden wir die Methode .fillna() auf die Spalte 'Age' an und ersetzen alle fehlenden Werte durch den Median der Spalte;
  • inplace=True – Das Argument, mit dem die Änderungen gespeichert werden.
Aufgabe

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Fehlende Werte können bei der Datenanalyse zu Problemen führen. Eine der gebräuchlichsten Methoden, um damit umzugehen, ist das Ersetzen fehlender Werte durch den Mittelwert der Spalte.

Ihre Aufgabe ist es:

  1. Alle NaN-Werte in der Spalte 'Age' durch den Mittelwert dieser Spalte zu ersetzen.
  • Verwenden Sie die Methode .fillna() mit den Argumenten value=data['Age'].mean() und inplace=True.
  1. Berechnen und geben Sie die Anzahl der verbleibenden fehlenden Werte in der Spalte 'Age' aus.

Lösung

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Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 5. Kapitel 5
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import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic_2', index_col = 0) data['Age'].fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True) print(data['Age'].isna().sum())
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.fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True)
  • value = data['Age'].median() – Mit dem Argument value geben wir der Methode .fillna() an, wie mit den NaN-Werten umzugehen ist. In diesem Fall wenden wir die Methode .fillna() auf die Spalte 'Age' an und ersetzen alle fehlenden Werte durch den Median der Spalte;
  • inplace=True – Das Argument, mit dem die Änderungen gespeichert werden.
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