Menemukan persentase nilai 'Nan' (bukan angka) dalam dataset adalah langkah penting dalam pemrosesan dan analisis data. Sebagai pemasok produk berkualitas tinggi yang terkait dengan perangkat jaringan, termasukThe Xpon 1Ge 1Ge 1Ge VoIP Cavt WiFi44,Xpon onu 1ge 3fe voip wifi4, DanXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200, Saya memahami pentingnya penanganan data yang akurat di berbagai bidang. Di blog ini, saya akan membagikan beberapa metode praktis untuk menghitung persentase nilai 'NAN' dalam dataset.
Memahami pentingnya nilai 'nan'
Sebelum menyelam ke dalam metode perhitungan, penting untuk memahami mengapa nilai 'nan' penting. Dalam analisis data, nilai 'nan' dapat mewakili data yang hilang, kesalahan dalam pengumpulan data, atau nilai yang tidak berlaku. Mengabaikan nilai -nilai ini dapat menyebabkan hasil statistik yang tidak akurat, model yang bias, dan prediksi yang tidak dapat diandalkan. Misalnya, dalam dataset penjualan, nilai 'nan' mungkin menunjukkan angka penjualan yang hilang untuk produk atau periode waktu tertentu. Jika nilai -nilai ini tidak diperhitungkan dengan benar, analisis penjualan secara keseluruhan bisa menyesatkan.
Prasyarat
Untuk menghitung persentase nilai 'NAN', Anda akan memerlukan dataset dan bahasa pemrograman dengan kemampuan manipulasi data. Python adalah pilihan yang populer karena perpustakaannya yang luas seperti Panda dan Numpy. Berikut panduan langkah - oleh - langkah tentang cara melakukan perhitungan ini menggunakan Python.
Langkah 1: Impor perpustakaan yang diperlukan
Pertama, Anda perlu mengimpor perpustakaan panda dan numpy. PANDAS digunakan untuk manipulasi dan analisis data, sementara Numpy memberikan dukungan untuk array dan matriks multi -dimensi yang besar.
impor panda sebagai impor numpy sebagai npLangkah 2: Muat dataset
Asumsikan Anda memiliki dataset dalam file CSV. Anda dapat memuatnya menggunakanread_csvfungsi dalam panda.
data = pd.read_csv ('your_dataset.csv')Langkah 3: Hitung jumlah total nilai dalam dataset
Untuk menghitung persentase nilai 'NAN', Anda pertama -tama perlu mengetahui jumlah total nilai dalam dataset. Anda dapat menggunakanukuranAtribut DataFrame.
total_values = data.sizeLangkah 4: Hitung jumlah nilai 'nan'
PANDAS menyediakan cara yang nyaman untuk menghitung jumlah nilai 'nan' dalam bingkai data. Anda dapat menggunakanDia ()metode untuk membuat topeng boolean dan kemudian menyimpulkan semuaBENARnilai.
nan_values = data.isna () sum () sum ().Langkah 5: Hitung persentase nilai 'NAN'
Sekarang Anda memiliki jumlah total nilai dan jumlah nilai 'NAN', Anda dapat menghitung persentase.
persentase_nan = (nan_values / total_values) * 100 cetak (f "Persentase nilai 'nan' dalam dataset adalah {persentage_nan}%")Menangani struktur data yang berbeda
Metode di atas berfungsi dengan baik untuk data tabel di dataframe panda. Namun, jika Anda bekerja dengan array numpy, prosesnya sedikit berbeda.
Impor numpy sebagai np # buat sampel array numpy array = np.array ([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) # Hitung jumlah total elemen Total_elements = array.Size # Hitung jumlah 'nan' nan_elements = np.isnan (array) .sum). Sumsum (nan). Persentase 'nan_elements = np.isnan (array) .sumum) .sumum) .sumum). = (nan_elements / total_elements) * 100 cetak (f "Persentase nilai 'nan' dalam array numpy adalah {persentase_nan_array}%")Memvisualisasikan nilai 'nan'
Visualisasi dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang distribusi nilai 'nan' dalam dataset. Anda dapat menggunakan pustaka seperti Matplotlib atau Seaborn untuk membuat peta panas atau bagan batang.
Impor Seaborn Saat SNS Impor matplotlib.pyplot sebagai PLT # Buat panas dari nilai 'nan' sns.heatmap (data.isna (), cbar = false) plt.title ('distribusi nilai nan') plt.show ()Menangani persentase tinggi nilai 'NAN'
Jika persentase nilai 'NAN' tinggi, Anda perlu memutuskan bagaimana menanganinya. Beberapa strategi umum meliputi:
- Menghapus baris atau kolom: Jika baris atau kolom memiliki sejumlah besar nilai 'nan', Anda dapat mempertimbangkan untuk menghapusnya. Namun, pendekatan ini dapat menyebabkan hilangnya informasi yang berharga.
- Tuduhan: Anda dapat mengisi nilai 'nan' dengan nilai yang sesuai seperti rata -rata, median, atau mode nilai non -'nan' di kolom yang sama.
# Impute 'nan' nilai dengan data rata -rata.fillna (data.mean (), inplace = true)Kesimpulan
Menghitung persentase nilai 'NAN' dalam dataset adalah langkah penting dalam analisis data. Ini membantu Anda memahami kualitas data Anda dan memutuskan bagaimana menangani nilai yang hilang. Sebagai pemasok perangkat jaringan sepertiThe Xpon 1Ge 1Ge 1Ge VoIP Cavt WiFi44,Xpon onu 1ge 3fe voip wifi4, DanXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200, kami memahami pentingnya data yang akurat dalam mengoptimalkan kinerja jaringan dan membuat keputusan bisnis yang terinformasi.
Jika Anda tertarik dengan produk kami atau memiliki pertanyaan tentang analisis data dalam konteks manajemen jaringan, jangan ragu untuk menghubungi kami untuk pengadaan dan diskusi lebih lanjut. Kami di sini untuk memberi Anda solusi terbaik untuk kebutuhan Anda.
Referensi
- McKinney, W. (2017). Python untuk Analisis Data: Perselisihan data dengan panda, Numpy, dan Ipython. Media O'Reilly.
- Vanderplas, J. (2016). Buku Pegangan Ilmu Data Python: Alat penting untuk bekerja dengan data. Media O'Reilly.
