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. Тернарный оператор в Python
  2. Удаление пробелов методом translate()
  3. Сортировка данных в Python
  4. Принципы Zen of Python
  5. Резервирование символов в Python
  6. Метод setdefault() в Python
  7. Объединение словарей в Python
  8. Чтение и запись TOML-конфигов
  9. Официальный канал Python в Telegram
  10. Запуск Python из интерпретатора
  11. Преобразование вложенного списка
  12. Наследование в программировании
  13. Непрерывная проверка в Python
  14. Создание словарей в Python
  15. Декоратор защиты анонимных пользователей
  16. Преобразование списка в словарь через генератор
  17. Форматирование объектов с модулем pprint
  18. Фильтрация списка от «ложных» значений
  19. Функция enumerate() — Python
  20. Docstring в Python
  21. Оператор (*) в Python
  22. Функция zip() в Python
  23. Генератор списка с условием if
  24. Генераторы в Python
  25. Работа с WindowsPath()
  26. Работа с JSON данными в Python
  27. Работа со словарями Python
  28. Функция product() в Python
  29. Многострочные строки в Python
  30. Работа с Telegram API на Python
  31. Метод ipow для возведения в степень
  32. Генераторные функции в Python
  33. PEP-401: оператор
  34. Создание и удаление объектов
  35. Python Поверхностное Копирование
  36. Замеры производительности в Python
  37. Обработка исключений в Python
  38. Подсчет частотности элементов в Python
  39. Мониторинг памяти с Pympler
  40. Многострочные комментарии в Python
  41. Переменная с нижним подчеркиванием
  42. Проверка запуска скрипта или импорта модуля
  43. Форматирование строк в Python
  44. UserList в Python: Описание и примеры использования
  45. Оптимизация строк в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию