Data-Science-For-Beginners/translations/sr/2-Working-With-Data/08-data-preparation

Рад са подацима: Припрема података

Припрема података - Скетч од @nitya

Квиз пре предавања

У зависности од извора, необрађени подаци могу садржати неке недоследности које ће изазвати проблеме у анализи и моделирању. Другим речима, ови подаци могу бити категорисани као „нечисти“ и потребно их је очистити. Ова лекција се фокусира на технике чишћења и трансформације података како би се решили проблеми са недостајућим, нетачним или непотпуним подацима. Теме обухваћене у овој лекцији користе Python и библиотеку Pandas и биће приказане у нотебуку унутар овог директоријума.

Значај чишћења података

• Лакше коришћење и поновна употреба: Када су подаци правилно организовани и нормализовани, лакше их је претраживати, користити и делити са другима.

• Конзистентност: Наука о подацима често захтева рад са више скупова података, где скупови података из различитих извора треба да се споје. Осигурање да сваки појединачни скуп података има заједничку стандардизацију обезбедиће да подаци остану корисни када се сви споје у један скуп података.

• Тачност модела: Очишћени подаци побољшавају тачност модела који се на њима заснивају.

Уобичајени циљеви и стратегије чишћења

• Истраживање скупа података: Истраживање података, које је обухваћено у каснијој лекцији, може вам помоћи да откријете податке које треба очистити. Визуелно посматрање вредности унутар скупа података може поставити очекивања о томе како ће остатак изгледати или пружити идеју о проблемима који се могу решити. Истраживање може укључивати основно упитивање, визуализације и узорковање.

• Форматирање: У зависности од извора, подаци могу имати недоследности у начину на који су представљени. Ово може изазвати проблеме у претраживању и представљању вредности, где се она види унутар скупа података, али није правилно представљена у визуализацијама или резултатима упита. Уобичајени проблеми са форматирањем укључују решавање празног простора, датума и типова података. Решавање проблема са форматирањем обично је на људима који користе податке. На пример, стандарди о томе како се датуми и бројеви представљају могу се разликовати од земље до земље.

• Дупликати: Подаци који имају више од једне појаве могу произвести нетачне резултате и обично их треба уклонити. Ово може бити уобичајена појава када се спајају два или више скупа података. Међутим, постоје случајеви када дупликати у спојеним скуповима података садрже делове који могу пружити додатне информације и можда их треба сачувати.

• Недостајући подаци: Недостајући подаци могу изазвати нетачности као и слабе или пристрасне резултате. Понекад се ово може решити „поновним учитавањем“ података, попуњавањем недостајућих вредности рачунским методама и кодом као што је Python, или једноставно уклањањем вредности и одговарајућих података. Постоји много разлога зашто подаци могу недостајати, а радње које се предузимају да се реше ове недостајуће вредности могу зависити од тога како и зашто су нестали.

Истраживање информација о DataFrame-у

Циљ учења: На крају овог пододељка, требало би да будете у могућности да пронађете опште информације о подацима који се чувају у pandas DataFrame-овима.

Када учитате своје податке у pandas, они ће највероватније бити у DataFrame-у (погледајте претходну лекцију за детаљан преглед). Међутим, ако скуп података у вашем DataFrame-у има 60.000 редова и 400 колона, како уопште почети да разумете са чиме радите? Срећом, pandas пружа неке погодне алате за брз преглед општих информација о DataFrame-у, као и првих и последњих неколико редова.

Да бисмо истражили ову функционалност, увешћемо Python библиотеку scikit-learn и користити један познати скуп података: Iris скуп података.

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(data=iris['data'], columns=iris['feature_names'])

	дужина чашичног листа (cm)	ширина чашичног листа (cm)	дужина латице (cm)	ширина латице (cm)
0	5.1	3.5	1.4	0.2
1	4.9	3.0	1.4	0.2
2	4.7	3.2	1.3	0.2
3	4.6	3.1	1.5	0.2
4	5.0	3.6	1.4	0.2

• DataFrame.info: За почетак, info() метода се користи за испис резимеа садржаја присутног у DataFrame-у. Погледајмо овај скуп података да видимо шта имамо:

iris_df.info()

RangeIndex: 150 entries, 0 to 149
Data columns (total 4 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   sepal length (cm)  150 non-null    float64
 1   sepal width (cm)   150 non-null    float64
 2   petal length (cm)  150 non-null    float64
 3   petal width (cm)   150 non-null    float64
dtypes: float64(4)
memory usage: 4.8 KB

Из овога знамо да Iris скуп података има 150 уноса у четири колоне без недостајућих уноса. Сви подаци су сачувани као 64-битни бројеви са покретним зарезом.

• DataFrame.head(): Затим, да бисмо проверили стварни садржај DataFrame-а, користимо head() методу. Погледајмо првих неколико редова нашег iris_df:

iris_df.head()

   sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)
0                5.1               3.5                1.4               0.2
1                4.9               3.0                1.4               0.2
2                4.7               3.2                1.3               0.2
3                4.6               3.1                1.5               0.2
4                5.0               3.6                1.4               0.2

• DataFrame.tail(): Супротно томе, да бисмо проверили последњих неколико редова DataFrame-а, користимо tail() методу:

iris_df.tail()

     sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)
145                6.7               3.0                5.2               2.3
146                6.3               2.5                5.0               1.9
147                6.5               3.0                5.2               2.0
148                6.2               3.4                5.4               2.3
149                5.9               3.0                5.1               1.8

Закључак: Чак и само гледањем метаподатака о информацијама у DataFrame-у или првих и последњих неколико вредности у њему, можете добити тренутну идеју о величини, облику и садржају података са којима радите.

Рад са недостајућим подацима

Циљ учења: На крају овог пододељка, требало би да знате како да замените или уклоните null вредности из DataFrame-ова.

Већину времена скупови података које желите да користите (или морате да користите) имају недостајуће вредности. Начин на који се недостајући подаци обрађују носи са собом суптилне компромисе који могу утицати на вашу коначну анализу и исходе у стварном свету.

Pandas обрађује недостајуће вредности на два начина. Први сте већ видели у претходним одељцима: NaN, или Not a Number. Ово је заправо посебна вредност која је део IEEE спецификације за бројеве са покретним зарезом и користи се само за означавање недостајућих вредности са покретним зарезом.

За недостајуће вредности осим бројева са покретним зарезом, pandas користи Python објекат None. Иако може изгледати збуњујуће да ћете наићи на две различите врсте вредности које суштински говоре исту ствар, постоје добри програмски разлози за овај избор дизајна и, у пракси, овај приступ омогућава pandas-у да пружи добар компромис за велику већину случајева. Упркос томе, и None и NaN носе ограничења која треба да имате на уму у погледу начина на који се могу користити.

Погледајте више о NaN и None у нотебуку!

• Детектовање null вредности: У pandas, методе isnull() и notnull() су ваши примарни алати за детектовање null података. Обе враћају Булове маске преко ваших података. Користићемо numpy за NaN вредности:

import numpy as np

example1 = pd.Series([0, np.nan, '', None])
example1.isnull()

0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

Пажљиво погледајте излаз. Да ли вас нешто изненађује? Иако је 0 аритметички null, он је ипак савршено добар целобројни број и pandas га тако третира. '' је мало суптилнији. Иако смо га користили у Одељку 1 да представимо празну стринг вредност, он је ипак стринг објекат и није представљање null вредности у смислу pandas-а.

Сада, хајде да ово окренемо и користимо ове методе на начин који је ближи ономе како ћете их користити у пракси. Можете користити Булове маске директно као индекс Series или DataFrame, што може бити корисно када покушавате да радите са изолованим недостајућим (или присутним) вредностима.

Закључак: И isnull() и notnull() методе производе сличне резултате када их користите у DataFrame-овима: показују резултате и индекс тих резултата, што ће вам изузетно помоћи док се борите са својим подацима.

• Уклањање null вредности: Поред идентификовања недостајућих вредности, pandas пружа погодан начин за уклањање null вредности из Series и DataFrame-ова. (Посебно код великих скупа података, често је препоручљивије једноставно уклонити недостајуће [NA] вредности из ваше анализе него се бавити њима на друге начине.) Да бисмо видели ово у пракси, вратићемо се на example1:

example1 = example1.dropna()
example1

0    0
2     
dtype: object

Приметите да ово треба да изгледа као ваш излаз из example3[example3.notnull()]. Разлика овде је у томе што је, уместо да само индексира маскиране вредности, dropna уклонио те недостајуће вредности из Series example1.

Пошто DataFrame-ови имају две димензије, они пружају више опција за уклањање података.

example2 = pd.DataFrame([[1,      np.nan, 7], 
                         [2,      5,      8], 
                         [np.nan, 6,      9]])
example2

	0	1	2
0	1.0	NaN	7
1	2.0	5.0	8
2	NaN	6.0	9

(Да ли сте приметили да је pandas променио тип две колоне у бројеве са покретним зарезом како би се прилагодио NaN вредностима?)

Не можете уклонити једну вредност из DataFrame-а, тако да морате уклонити целе редове или колоне. У зависности од онога што радите, можда ћете желети да урадите једно или друго, па pandas пружа опције за оба. Пошто у науци о подацима колоне генерално представљају променљиве, а редови представљају опсервације, вероватније је да ћете уклонити редове података; подразумевана поставка за dropna() је да уклони све редове који садрже било које null вредности:

example2.dropna()

	0	1	2
1	2.0	5.0	8

Ако је потребно, можете уклонити NA вредности из колона. Користите axis=1 да то урадите:

example2.dropna(axis='columns')

	2
0	7
1	8
2	9

Приметите да ово може уклонити много података које можда желите да задржите, посебно у мањим скуповима података. Шта ако желите да уклоните само редове или колоне који садрже неколико или чак све null вредности? Те поставке можете одредити у dropna помоћу параметара how и thresh.

Подразумевано, how='any' (ако желите да проверите сами или видите које друге параметре метода има, покрените example4.dropna? у код ћелији). Можете алтернативно одредити how='all' како бисте уклонили само редове или колоне који садрже све null вредности. Хајде да проширимо наш пример DataFrame-а да видимо ово у пракси.

example2[3] = np.nan
example2

	0	1	2	3
0	1.0	NaN	7	NaN
1	2.0	5.0	8	NaN
2	NaN	6.0	9	NaN

Параметар thresh вам даје прецизнију контролу: постављате број не-null вредности које ред или колона треба да имају да би били задржани:

example2.dropna(axis='rows', thresh=3)

	0	1	2	3
1	2.0	5.0	8	NaN

Овде су први и последњи ред уклоњени, јер садрже само две не-null вредности.

• Попуњавање null вредности: У зависности од вашег скупа података, понекад може имати више смисла да попуните null вредности валидним него да их уклоните. Могли бисте користити isnull да то урадите на месту, али то може бити напорно, посебно ако имате много вредности за попуњавање. Пошто је ово тако уобичајен задатак у науци о подацима, pandas пружа fillna, који враћа копију Series или DataFrame-а са недостајућим вредностима замењеним оним које изаберете. Хајде да направимо још један пример Series да видимо како ово функционише у пракси.

example3 = pd.Series([1, np.nan, 2, None, 3], index=list('abcde'))
example3

a    1.0
b    NaN
c    2.0
d    NaN
e    3.0
dtype: float64

Можете попунити све недостајуће уносе једном вредношћу, као што је 0:

example3.fillna(0)

a    1.0
b    0.0
c    2.0
d    0.0
e    3.0
dtype: float64

Можете попунити унапред null вредности, што значи да користите последњу валидну вредност за попуњавање null:

example3.fillna(method='ffill')

a    1.0
b    1.0
c    2.0
d    2.0
e    3.0
dtype: float64

Такође можете попунити уназад да бисте пренели следећу валидну вредност уназад за попуњавање null:

example3.fillna(method='bfill')

a    1.0
b    2.0
c    2.0
d    3.0
e    3.0
dtype: float64

Као што можете претпоставити, ово функционише исто са DataFrame-овима, али можете такође одредити

Закључак: Постоји више начина за решавање недостајућих вредности у вашим скуповима података. Конкретна стратегија коју користите (уклањање, замена или начин на који их замењујете) треба да буде диктирана специфичностима тих података. Развићете бољи осећај за решавање недостајућих вредности што више радите и интерагујете са скуповима података.

Уклањање дупликатних података

Циљ учења: На крају овог пододељка, требало би да будете спремни да идентификујете и уклоните дупликатне вредности из DataFrame-ова.

Поред недостајућих података, често ћете наићи на дупликатне податке у стварним скуповима података. Срећом, pandas пружа једноставан начин за откривање и уклањање дупликатних уноса.

• Идентификовање дупликата: duplicated: Лако можете уочити дупликатне вредности користећи метод duplicated у pandas-у, који враћа Булову маску која показује да ли је унос у DataFrame-у дупликат неког претходног. Хајде да направимо још један пример DataFrame-а да видимо како то функционише.

example4 = pd.DataFrame({'letters': ['A','B'] * 2 + ['B'],
                         'numbers': [1, 2, 1, 3, 3]})
example4

	слова	бројеви
0	A	1
1	B	2
2	A	1
3	B	3
4	B	3

example4.duplicated()

0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

• Уклањање дупликата: drop_duplicates: једноставно враћа копију података за које су све duplicated вредности False:

example4.drop_duplicates()

	letters	numbers
0	A	1
1	B	2
3	B	3

И duplicated и drop_duplicates подразумевано узимају у обзир све колоне, али можете одредити да испитују само подскуп колона у вашем DataFrame-у:

example4.drop_duplicates(['letters'])

letters	numbers
0	A	1
1	B	2

Закључак: Уклањање дупликатних података је суштински део готово сваког пројекта у области науке о подацима. Дупликатни подаци могу променити резултате ваших анализа и довести до нетачних закључака!

🚀 Изазов

Сви материјали који су обрађени доступни су као Jupyter Notebook. Поред тога, постоје вежбе након сваког одељка, пробајте их!

Квиз након предавања

Преглед и самостално учење

Постоји много начина да откријете и приступите припреми ваших података за анализу и моделирање, а чишћење података је важан корак који захтева практично искуство. Испробајте ове изазове са Kaggle-а да истражите технике које ова лекција није покрила.

• Изазов чишћења података: Парсирање датума

• Изазов чишћења података: Скалирање и нормализација података

Задатак

Процена података из формулара

---

Одрицање од одговорности:
Овај документ је преведен коришћењем услуге за превођење помоћу вештачке интелигенције Co-op Translator. Иако се трудимо да обезбедимо тачност, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати меродавним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не преузимамо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу настати услед коришћења овог превода.