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Impara Riempimento Dei Valori Mancanti | Pre-Elaborazione dei Dati
Tecniche Avanzate in Pandas

bookRiempimento Dei Valori Mancanti

Eliminare i valori mancanti non è l'unico modo per gestirli. È anche possibile sostituire tutti i NaN con un valore definito, ad esempio con il valore medio della colonna o con zeri. Questa tecnica può essere utile in molti casi. Imparerai questo argomento nel corso Learning Statistics with Python.

Osserva l'esempio di riempimento dei valori mancanti nella colonna 'Age' con il valore mediano di questa colonna:

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

Spiegazione:

.fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True)
  • value = data['Age'].median() - utilizzando l'argomento value, si indica al metodo .fillna() come gestire i valori NaN. In questo caso, il metodo .fillna() viene applicato alla colonna 'Age' e tutti i valori mancanti vengono sostituiti con la mediana della colonna;
  • inplace=True - argomento che consente di salvare le modifiche.
Compito

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I valori mancanti possono causare problemi durante l'analisi dei dati. Uno dei modi più comuni per gestirli è sostituire i valori mancanti con la media della colonna.

Il tuo compito è:

  1. Sostituire tutti i valori NaN nella colonna 'Age' con la media di quella colonna.
  • Utilizza il metodo .fillna() con gli argomenti value=data['Age'].mean() e inplace=True.
  1. Calcolare e stampare il numero di valori mancanti rimanenti nella colonna 'Age'.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 5. Capitolo 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() - utilizzando l'argomento value, si indica al metodo .fillna() come gestire i valori NaN. In questo caso, il metodo .fillna() viene applicato alla colonna 'Age' e tutti i valori mancanti vengono sostituiti con la mediana della colonna;
  • inplace=True - argomento che consente di salvare le modifiche.
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