¡Hola! Como proveedor de nan de alta calidad (no es un término típico, pero sigamos con él en este blog), he visto una buena cantidad de canalizaciones de preprocesamiento de datos y los molestos valores de 'nan' que a menudo aparecen. Entonces, en este blog, te explicaré cómo manejar estos valores 'nan' como un profesional.
En primer lugar, comprendamos qué son los valores 'nan'. "Nan" significa "No es un número". Es un valor especial de coma flotante que representa un valor indefinido o irrepresentable en cálculos numéricos. Puede encontrar estos valores 'nan' en conjuntos de datos por varias razones. Quizás hubo un error durante la recopilación de datos, como un mal funcionamiento del sensor o un usuario que olvidó ingresar un valor. O quizás hubo un cálculo que resultó en una operación no válida, como dividir por cero.
Ahora bien, ¿por qué es tan importante manejar los valores 'nan'? Bueno, la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático y las herramientas de análisis de datos no pueden manejar valores 'nan'. Lanzarán un error o le darán resultados inexactos. Por lo tanto, tratar con valores 'nan' es un paso crucial en el proceso de preprocesamiento de datos.
1. Identificación de valores 'nan'
El primer paso para manejar los valores 'nan' es identificarlos. En Python, si usas bibliotecas como Pandas, es muy fácil. Puedes usar eles nulo()oes()métodos. Por ejemplo:
importar pandas como pd importar numpy como 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)Este código creará un DataFrame con algunos valores 'nan' y luego generará una máscara booleana que muestra dónde están los valores 'nan'.
2. Eliminación de valores 'nan'
Una de las formas más sencillas de manejar los valores 'nan' es simplemente eliminarlos. En Pandas, puedes usar elgota()método.
clean_df = df.dropna() imprimir(clean_df)Esto eliminará cualquier fila que contenga valores 'nan'. Sin embargo, este enfoque tiene sus inconvenientes. Si tiene muchos valores 'nan', podría terminar perdiendo una cantidad significativa de datos. Y si los valores 'nan' no se distribuyen aleatoriamente, podría introducir sesgos en su conjunto de datos.
3. El cuadro 'nan' Valuees
La imputación es una forma más sofisticada de manejar valores 'nan'. En lugar de eliminar los puntos de datos con valores 'nan', los reemplaza con valores estimados.
Imputación de media/mediana/moda
Para columnas numéricas, puede reemplazar los valores 'nan' con la media, mediana o moda de la columna.
media_col1 = df['col1'].media() df['col1'] = df['col1'].fillna(media_col1)Este código reemplaza los valores 'nan' en la columna 'col1' con la media de esa columna. La imputación de la media es rápida y sencilla, pero puede reducir la variación de los datos. La imputación de la mediana es una mejor opción si sus datos tienen valores atípicos, ya que la mediana se ve menos afectada por los valores extremos.
Para columnas categóricas, puede utilizar la moda (el valor más frecuente).
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Interpolación
La interpolación es otra forma de imputar valores 'nan', especialmente para datos de series temporales. Pandas proporciona unainterpolar()método.
df = pd.DataFrame({'valor': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['valor'] = df['valor'].interpolate() print(df)Este método estima los valores faltantes en función de los valores de los puntos de datos vecinos.
4. Uso de técnicas avanzadas
También existen técnicas más avanzadas para manejar valores 'nan', como el uso de algoritmos de aprendizaje automático para predecir los valores faltantes. Por ejemplo, puede utilizar un árbol de decisión o un bosque aleatorio para predecir los valores 'nan' en función de las otras características de su conjunto de datos.
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Referencias
- VanderPlas, J. (2016). Manual de ciencia de datos de Python: herramientas esenciales para trabajar con datos. Medios O'Reilly.
- McKinney, W. (2012). Python para análisis de datos: gestión de datos con Pandas, NumPy e IPython. Medios O'Reilly.
