Обробка Пропущених Значень
Пропущені значення часто зустрічаються у реальних наборах даних і повинні бути оброблені до кластеризації. Розглянемо три базові методи: імпутація середнім, імпутація медіаною та видалення рядків.
Заповнення середнім
Цей метод замінює пропущені значення у стовпці на середнє серед непорожніх значень. Метод простий і зберігає середнє значення стовпця.
# 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())
Однак цей підхід може зменшити дисперсію та не підходить для асиметричних даних або категоріальних ознак.
Заповнення медіаною
Цей метод замінює пропущені значення на медіану серед непорожніх значень у стовпці. Медіана менш чутлива до викидів, ніж середнє, тому підходить для асиметричних даних або даних з викидами.
# 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())
Видалення рядків із пропущеними значеннями
Цей метод видаляє всі рядки, що містять пропущені значення. Він простий і не містить імпутованих даних. Однак це може призвести до значної втрати даних та упередженості, якщо буде видалено багато рядків або пропуски не є випадковими.
# First option
df.dropna(inplace=True)
# Second option
df = df.dropna()
Вибір найкращого методу залежить від ваших даних та цілей аналізу. Файл із кодом містить практичні приклади кожної техніки більш детально.
Файл із кодом нижче містить практичні приклади кожної техніки попередньої обробки, розглянутої в цьому розділі, включаючи обробку пропущених значень:
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain when to use mean vs. median imputation?
What are the risks of removing rows with missing values?
How do I decide which method is best for my dataset?
Awesome!
Completion rate improved to 2.94Обробка Пропущених Значень
Свайпніть щоб показати меню
Пропущені значення часто зустрічаються у реальних наборах даних і повинні бути оброблені до кластеризації. Розглянемо три базові методи: імпутація середнім, імпутація медіаною та видалення рядків.
Заповнення середнім
Цей метод замінює пропущені значення у стовпці на середнє серед непорожніх значень. Метод простий і зберігає середнє значення стовпця.
# 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())
Однак цей підхід може зменшити дисперсію та не підходить для асиметричних даних або категоріальних ознак.
Заповнення медіаною
Цей метод замінює пропущені значення на медіану серед непорожніх значень у стовпці. Медіана менш чутлива до викидів, ніж середнє, тому підходить для асиметричних даних або даних з викидами.
# 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())
Видалення рядків із пропущеними значеннями
Цей метод видаляє всі рядки, що містять пропущені значення. Він простий і не містить імпутованих даних. Однак це може призвести до значної втрати даних та упередженості, якщо буде видалено багато рядків або пропуски не є випадковими.
# First option
df.dropna(inplace=True)
# Second option
df = df.dropna()
Вибір найкращого методу залежить від ваших даних та цілей аналізу. Файл із кодом містить практичні приклади кожної техніки більш детально.
Файл із кодом нижче містить практичні приклади кожної техніки попередньої обробки, розглянутої в цьому розділі, включаючи обробку пропущених значень:
Дякуємо за ваш відгук!
