ちょっと、そこ！高品質の nan (一般的な用語ではありませんが、このブログではこれを使用しましょう) のサプライヤーとして、私はデータ前処理パイプラインと、頻繁に表示される厄介な 'nan' 値をかなりの割合で見てきました。そこで、このブログでは、これらの「nan」値をプロのように扱う方法を説明します。
まず、「nan」値とは何かを理解しましょう。 「ナン」は「数字ではない」の略です。これは、数値計算において未定義または表現不可能な値を表す特別な浮動小数点値です。さまざまな理由で、これらの「nan」値がデータセット内で見つかることがあります。センサーの故障やユーザーの値の入力忘れなど、データ収集中にエラーが発生した可能性があります。あるいは、ゼロで割るなど、無効な演算が行われた計算があった可能性があります。
では、「nan」値を処理することがなぜそれほど重要なのでしょうか?そうですね、ほとんどの機械学習アルゴリズムとデータ分析ツールは「nan」値を処理できません。エラーがスローされるか、不正確な結果が得られます。したがって、「nan」値の処理は、データ前処理パイプラインにおける重要なステップです。
1.「nan」値の特定
「nan」値を処理する最初のステップは、それらを識別することです。 Python では、Pandas のようなライブラリを使用している場合、非常に簡単です。使用できますisnull()またはは（）方法。例えば：
import pandas as pd import numpy as np data = {'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) nan_mask = df.isnull() print(nan_mask)このコードは、いくつかの「nan」値を含む DataFrame を作成し、「nan」値がどこにあるかを示すブール マスクを生成します。
2.「nan」値の削除
「nan」値を処理する最も簡単な方法の 1 つは、単にそれらを削除することです。パンダでは、落とす（）方法。
clean_df = df.dropna() print(clean_df)これにより、「nan」値を含む行がすべて削除されます。ただし、このアプローチには欠点があります。 「nan」値が多数ある場合、大量のデータが失われる可能性があります。また、「nan」値がランダムに分布していない場合、データセットにバイアスが生じる可能性があります。
3. 絵画「ナン」バリューズ
代入は、「nan」値を処理するためのより洗練された方法です。 「nan」値を含むデータ ポイントを削除する代わりに、それらを推定値に置き換えます。
平均/中央値/モードの補完
数値列の場合、「nan」値を列の平均、中央値、または最頻値に置き換えることができます。
means_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)このコードは、「col1」列の「nan」値をその列の平均値に置き換えます。平均値の代入は迅速かつ簡単ですが、データの分散を減らすことができます。データに外れ値がある場合は、中央値が極端な値の影響を受けにくいため、中央値補完の方が良いオプションです。
カテゴリ列の場合は、モード (最も頻度の高い値) を使用できます。
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)補間
内挿は、特に時系列データの場合、「nan」値を代入するもう 1 つの方法です。パンダが提供するのは、補間()方法。
df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['value'].interpolate() print(df)この方法では、隣接するデータ ポイントの値に基づいて欠損値を推定します。
4. 高度なテクニックの使用
「nan」値を処理するためのより高度な手法もあります。たとえば、機械学習アルゴリズムを使用して欠損値を予測するなどです。たとえば、デシジョン ツリーまたはランダム フォレストを使用して、データセット内の他の特徴に基づいて「nan」値を予測できます。
当社の製品とその適合性
ナンのサプライヤーとして、私は情報に基づいた意思決定を行うためには、クリーンで信頼性の高いデータを持つことが重要であることを知っています。そのため、当社の製品はデータ前処理パイプラインとシームレスに連携するように設計されています。小規模プロジェクトに取り組んでいる場合でも、大規模なエンタープライズ アプリケーションに取り組んでいる場合でも、当社の nan 製品は、「nan」値をより効率的に処理するのに役立ちます。
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参考文献
- ヴァンダープラス、J. (2016)。 Python データ サイエンス ハンドブック: データを扱うための必須ツール。オライリーメディア。
- W.マッキニー (2012)。データ分析のための Python: Pandas、NumPy、および IPython を使用したデータ ラングリング。オライリーメディア。
