データセット内の「NAN」（数ではない）値の割合を見つけることは、データの前処理と分析の重要なステップです。ネットワークデバイスに関連する高品質の製品のサプライヤーとしてXPON 1GE 1GE 1GE VOIP CAVT WIFI44、XPON ONU 1GE 3FE VOIP WIFI4、 そしてXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200、さまざまな分野での正確なデータ処理の重要性を理解しています。このブログでは、データセット内の「NAN」値の割合を計算するためのいくつかの実用的な方法を共有します。
「ナン」値の重要性を理解する
計算方法に飛び込む前に、「ナン」の値が重要な理由を理解することが不可欠です。データ分析では、「NAN」値は、欠落データ、データ収集のエラー、または該当しない値を表すことができます。これらの値を無視すると、統計結果が不正確になり、偏ったモデル、信頼できない予測が発生する可能性があります。たとえば、販売データセットでは、「ナン」の値は、特定の製品または期間の販売数が欠落していることを示している可能性があります。これらの値が適切に考慮されていない場合、全体的な販売分析は誤解を招く可能性があります。
前提条件
「NAN」値の割合を計算するには、データ操作機能を備えたデータセットとプログラミング言語が必要です。 Pythonは、PandasやNumpyなどの広範なライブラリのため、人気のある選択肢です。 Pythonを使用してこの計算を実行する方法に関するステップバイステップガイドです。
ステップ1：必要なライブラリをインポートします
まず、パンダとnumpyライブラリをインポートする必要があります。 Pandasはデータの操作と分析に使用されますが、Numpyは大規模な多次元配列とマトリックスをサポートします。
PDとしてパンダをインポートしますnumpyはnpとしてインポートしますステップ2：データセットをロードします
CSVファイルにデータセットがあると仮定します。を使用してロードできますread_csvパンダの機能。
data = pd.read_csv（ 'your_dataset.csv'）ステップ3：データセットの値の総数を計算します
「NAN」値の割合を計算するには、最初にデータセット内の値の総数を知る必要があります。使用できますサイズデータフレームの属性。
total_values = data.sizeステップ4：「ナン」値の数を計算します
Pandasは、データフレーム内の「NAN」値の数をカウントする便利な方法を提供します。使用できます彼 （）ブールマスクを作成し、すべてを要約する方法真実値。
nan_values = data.isna（）sum（）sum（）。ステップ5：「nan」値の割合を計算します
値の総数と「nan」値の数が得られたので、パーセンテージを計算できます。
パーセンテージ_nan =（nan_values / total_values） * 100 print（f "データセットの「nan」値の割合は{perperentage_nan}％"です）さまざまなデータ構造の処理
上記の方法は、Pandasデータフレームの表形式データに適しています。ただし、Numpy配列を使用している場合、プロセスはわずかに異なります。
npとしてnumpyをインポートします（nan_elements / total_elements） * 100 print（f "numpyアレイの「nan」値の割合は{perperence_nan_array}％"です）「ナン」値を視覚化します
視覚化は、データセット内の「NAN」値の分布をよりよく理解することができます。 MatplotlibやSeabornなどのライブラリを使用して、ヒートマップやバーチャートを作成できます。
snsとしてシーボーンをインポートするmatplotlib.pyplotをpltとしてインポートします「ナン」値の高い割合を扱う
「nan」値の割合が高い場合、それらを処理する方法を決定する必要があります。いくつかの一般的な戦略には次のものがあります。
- 行または列の削除：行または列に多数の「ナン」値がある場合、削除することを検討できます。ただし、このアプローチは貴重な情報の喪失につながる可能性があります。
- 帰属：同じ列の非 'nan'値の平均、中央値、またはモードなどの適切な値で「nan」値を入力できます。
＃平均data.fillna（data.mean（）、inplace = true）に「nan」値を請求します。結論
データセット内の「NAN」値の割合を計算することは、データ分析の重要なステップです。データの品質を理解し、欠損値を処理する方法を決定するのに役立ちます。のようなネットワークデバイスのサプライヤーとしてXPON 1GE 1GE 1GE VOIP CAVT WIFI44、XPON ONU 1GE 3FE VOIP WIFI4、 そしてXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200、ネットワークのパフォーマンスを最適化し、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行う上で、正確なデータの重要性を理解しています。
私たちの製品に興味がある場合、またはネットワーク管理のコンテキストでデータ分析について質問がある場合は、調達とさらなる議論についてお気軽にお問い合わせください。私たちはあなたのニーズに最適なソリューションを提供するためにここにいます。
参照
- McKinney、W。（2017）。データ分析のためのPython：Pandas、Numpy、およびIpythonとの争いデータ。 O'Reillyメディア。
- Vanderplas、J。（2016）。 Python Data Scienceハンドブック：データを操作するための不可欠なツール。 O'Reillyメディア。
