Курс Python → Очистка данных с помощью pandas

Для начала, чтобы избавиться от строк с пустыми данными, необходимо использовать метод dropna() из библиотеки pandas. Этот метод позволяет удалить строки, содержащие хотя бы одно пустое значение. Например:


import pandas as pd

# создаем DataFrame с данными
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# удаляем строки с пустыми значениями
df_cleaned = df.dropna()

После этого этапа выполнения предыдущих шагов по очистке данных, следующим шагом является удаление пустых значений в столбцах. Для этого также можно использовать метод dropna(), но уже с параметром axis=1, который указывает на удаление столбцов с пустыми значениями. Например:


# удаляем столбцы с пустыми значениями
df_cleaned_columns = df.dropna(axis=1)

После выполнения этих шагов, в данных не останется пустых строк или столбцов, что позволит избежать неопределенности при обучении модели. Важно помнить, что удаление пустых данных должно проводиться с учетом специфики задачи и данных, чтобы не потерять важную информацию.

Важно также учитывать, что удаление пустых данных может привести к потере части информации, поэтому перед применением этого метода необходимо внимательно проанализировать данные и оценить возможные последствия.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Приближение чисел в Python
  2. Возврат нескольких значений
  3. Проблема сравнения словарей
  4. Условные выражения в Python
  5. List Comprehension Tutorial
  6. Явный импорт переменных
  7. Лямбда-функции в цикле
  8. Оператор «and» в Python
  9. Функции range() в Python
  10. Основы работы с базами данных в Python
  11. Функция divmod() в Python
  12. Операторы присваивания в Python
  13. Python Enum Weekday Usage
  14. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  15. Метод __getitem__ в Python
  16. Оператор «or» в Python
  17. Удаление дубликатов в pandas
  18. Вложенные функции в Python
  19. Обезопасьте ввод данных
  20. Работа с Enum в Python3.
  21. Преобразование строки в число
  22. Отладчик pdb: начало работы
  23. Счетчик в Python: most_common()
  24. Нахождение максимального значения и его индекса в списке
  25. Контекстный менеджер в Python
  26. Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
  27. Обход словаря в Python
  28. Работа с SQLite в Python
  29. Форматирование строк в Python
  30. Профилирование данных с Pandas
  31. Метод join() для объединения строк
  32. Основы Python за 14 дней
  33. Перемешивание списка с shuffle()
  34. Удаление ключей из словаря
  35. Удаление элементов по срезу
  36. Блок else в циклах Python
  37. JSON-esque в Python
  38. Оператор in и not in в Python
  39. Concrete Paths в Python
  40. Функции all и any в Python
  41. Проверка версии Python
  42. Monkey Patching в Python
  43. Установка и использование pyshorteners
  44. Работа с timedelta
  45. Метод eq для сравнения объектов
  46. Декораторы в Python
  47. Генераторы в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию