ちょっと、そこ！ NAN製品のサプライヤーとして、私はしばしば「NAN」値でデータを視覚化する方法について尋ねられます。 「数字ではない」を表す「ナン」は、データを理解しようとしているときに首の本当の痛みになる可能性があります。しかし、心配しないでください、私はあなたがこれらの厄介な価値に対処し、素晴らしい視覚化を作成するのに役立ついくつかのヒントとトリックを持っています。
まず、そもそも「ナン」の値が表示される理由について話しましょう。彼らはたくさんの理由で現れることができます。センサーの誤動作やスプレッドシートのエントリが欠落しているなど、データ収集中にエラーが発生した可能性があります。または、特定の観察のためにデータが存在しないだけかもしれません。たとえば、人々の高さに関するデータを収集していて、一部の人々がその情報を共有したくない場合、それらの値は「ナン」になります。
さて、「NAN」値でデータを視覚化することになると、最初のステップは、それらをどうするかを把握することです。いくつかの一般的なアプローチがあります。
1つのオプションは、「nan」値を含む行または列を単純に削除することです。特に大きなデータセットがあり、「NAN」値の数が比較的少ない場合、これは迅速かつ簡単な修正になる可能性があります。ただし、この方法には注意する必要があります。データを削除すると、結果がゆがんでおり、実際に何が起こっているのかについての誤った絵を描くことができます。たとえば、販売データを分析し、すべての行を「NAN」値で削除する場合、不足しているエントリに関連する重要な傾向やパターンを逃す可能性があります。
別のアプローチは、「ナン」値を他の何かで記入することです。利用可能なデータの平均、中央値、またはモードを使用できます。たとえば、温度のデータセットを見ていて、「ナン」値がいくつかある場合、非「ナン」値の平均温度を計算し、それを使用してブランクを埋めることができます。これは、データをスムーズにして視覚化しやすくするのに役立ちます。しかし、繰り返しますが、それは完璧な解決策ではありません。サマリー統計を使用して「NAN」値を入力することも、特にデータに多くのばらつきがある場合、データを歪める可能性があります。
また、補間のようなより高度な手法を使用することもできます。補間には、周囲のデータポイントの値に基づいて欠損値を推定することが含まれます。たとえば、「NAN」値を持つ時間 - シリーズデータセットがある場合、線形補間を使用して、それらの欠落時点で値を推定することができます。これは、「ナン」の値をより正確に処理する方法になる可能性がありますが、より複雑で時間がかかる場合もあります。
「NAN」値をどうするかを決定したら、データの視覚化を開始する時が来ました。素晴らしい視覚化を作成するのに役立つツールがたくさんあります。人気のあるものには、MatplotlibやSeabornなどのPythonライブラリ、およびGGPlot2などのRパッケージが含まれます。
時間の経過とともに製品販売のデータセットがあり、いくつかの「ナン」値があるとしましょう。 「NAN」値に販売量の中央値を記入することにしました。これで、販売傾向を示すためのラインチャートを作成します。 PythonにMatplotlibを使用すると、次のようなことができます。
pltとしてmatplotlib.pyplotをPDとしてインポートします＃＃ascume 'data'は販売データのデータフレームです= pd.read_csv（ 'sales_data.csv'） plt.xlabel（ 'date'）plt.ylabel（ 'sales'）plt.title（ '製品販売時間の経過'）plt.show（）このコードは、CSVファイルからの販売データを読み取り、販売額の中央値で「NAN」値に記入し、シンプルなラインチャートを作成して、販売傾向を長期にわたって表示します。
散布図やバーチャートなど、より複雑な視覚化に興味がある場合は、これらのツールもそれらを処理できます。たとえば、さまざまな製品の販売と顧客の評価を比較するデータセットがあり、評価列に「ナン」値がいくつかある場合、販売と評価の間に関係があるかどうかを確認するための散布図を作成できます。
さて、私たちが会社で提供する製品のいくつかについて言及したいと思います。本当にクールなXPON ONUデバイスがいくつかあります。をチェックしてくださいXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200。これは、Wi -fi 5機能で構築された高速インターネットアクセスに最適なデバイスです。そして、もっと機能があるものが必要な場合は、Xon UN 4GE CATV POTS WIFI5 AC1200。これは、インターネットアクセスを提供するだけでなく、CATVとPOTSの接続もサポートしています。 Wi -fiテクノロジーの最新の場合、このTUT 4GE VOIP CAVE CATI6行く方法です。 VOIPおよびCATVサポートとともに、高い速度Wi -Fi 6接続を提供します。
これらの種類の製品の市場にいる場合、または「NAN」の値でデータを視覚化することについて質問がある場合は、手を差し伸べることをheしないでください。私たちはあなたがあなたのデータを最大限に活用し、あなたのニーズに合った適切な製品を手に入れるのを手伝うためにここにいます。インターネットインフラストラクチャを改善しようとしている中小企業のオーナーであろうと、厄介なデータを理解しようとしているデータアナリストであろうと、ソリューションを手に入れました。それでは、会話を始めて、私たちがどのように一緒に働くことができるか見てみましょう！
参照
- 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。
- ウィッカム、H。（2016）。 GGPLOT2：データ分析のためのエレガントなグラフィックス。スプリンガー。
