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. Избегание изменяемых аргументов
  2. Создание копии списка в Python
  3. Сортировка и обратный порядок
  4. Изменение элемента списка
  5. Декораторы в Python
  6. Библиотека Chartify: руководство
  7. Фильтрация данных в Python.
  8. Функция findall() для поиска вхождений строки
  9. Отладка регулярных выражений в Python
  10. Функция reversed() в Python
  11. Bootle — простой веб-фреймворк
  12. Применение функции к элементам списка
  13. Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
  14. Измерение времени выполнения кода
  15. Названия переменных
  16. Работа со списками
  17. Методы сравнения множеств
  18. Явный импорт переменных
  19. Настройка логгера Logzero
  20. Переворот строки
  21. Измерение времени выполнения кода
  22. Работа с срезами в Python
  23. Методы HTTP запросов в Flask
  24. Показ всплывающих окон Tkinter
  25. Метод rpow в Python
  26. Создание GUI на Tkinter
  27. Обучение модели с указанием эпох
  28. Извлечение новостей с помощью newspaper3k
  29. Различия символов в Python
  30. Функции с необязательными аргументами
  31. Работа с датами в Python
  32. Асинхронное выполнение задач в Python
  33. Переворот строки с помощью срезов
  34. Логические операторы в Python
  35. Избегайте двойного подчеркивания
  36. Удаление элементов из списка в Python.
  37. Итераторы в Python
  38. Объединение словарей в Python
  39. Вывод сложных структур данных с помощью pprint
  40. Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
  41. Конвертация изображений в PDF
  42. Особенности множеств в Python
  43. Преобразование range в итератор
  44. Структура данных словарь в Python
  45. Подсчет элементов в Python
  46. Разработка игры Pong с turtle

Marketello читают маркетологи из крутых компаний