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

Kufanya Kazi na Data: Maandalizi ya Data

Maandalizi ya Data - Sketchnote na @nitya

Maswali ya Awali ya Somo

Kutegemea chanzo chake, data ghafi inaweza kuwa na kutokubaliana fulani ambazo zitasababisha changamoto katika uchambuzi na uundaji wa mifano. Kwa maneno mengine, data hii inaweza kuainishwa kama "chafu" na itahitaji kusafishwa. Somo hili linazingatia mbinu za kusafisha na kubadilisha data ili kushughulikia changamoto za data iliyopotea, isiyo sahihi, au isiyokamilika. Mada zilizojadiliwa katika somo hili zitatumia Python na maktaba ya Pandas na zitaonyeshwa katika notebook ndani ya saraka hii.

Umuhimu wa Kusafisha Data

• Urahisi wa matumizi na matumizi tena: Wakati data imepangwa vizuri na kuhalalishwa, ni rahisi kuitafuta, kuitumia, na kushirikiana na wengine.

• Uthabiti: Sayansi ya data mara nyingi inahitaji kufanya kazi na seti zaidi ya moja ya data, ambapo seti za data kutoka vyanzo tofauti zinahitaji kuunganishwa pamoja. Kuhakikisha kwamba kila seti ya data ina kiwango cha kawaida cha uhalalishaji kutahakikisha kuwa data bado ni muhimu wakati zote zimeunganishwa kuwa seti moja ya data.

• Usahihi wa mifano: Data ambayo imesafishwa inaboresha usahihi wa mifano inayotegemea data hiyo.

Malengo na Mikakati ya Kawaida ya Kusafisha

• Kuchunguza seti ya data: Uchunguzi wa data, ambao unajadiliwa katika somo la baadaye, unaweza kukusaidia kugundua data inayohitaji kusafishwa. Kuangalia kwa macho thamani ndani ya seti ya data kunaweza kuweka matarajio ya jinsi sehemu nyingine itakavyokuwa, au kutoa wazo la matatizo yanayoweza kutatuliwa. Uchunguzi unaweza kuhusisha kuuliza maswali ya msingi, kuonyesha data kwa njia ya picha, na kuchukua sampuli.

• Uundaji: Kutegemea chanzo, data inaweza kuwa na kutokubaliana katika jinsi inavyowasilishwa. Hii inaweza kusababisha matatizo katika kutafuta na kuwakilisha thamani, ambapo inaonekana ndani ya seti ya data lakini haijawakilishwa vizuri katika picha au matokeo ya maswali. Matatizo ya kawaida ya uundaji yanahusisha kutatua nafasi tupu, tarehe, na aina za data. Kutatua masuala ya uundaji kwa kawaida ni jukumu la watu wanaotumia data. Kwa mfano, viwango vya jinsi tarehe na namba zinavyowasilishwa vinaweza kutofautiana kulingana na nchi.

• Marudio: Data ambayo ina tukio zaidi ya moja inaweza kutoa matokeo yasiyo sahihi na kwa kawaida inapaswa kuondolewa. Hii inaweza kuwa tukio la kawaida wakati wa kuunganisha seti mbili au zaidi za data pamoja. Hata hivyo, kuna hali ambapo marudio katika seti za data zilizounganishwa zina vipande vinavyoweza kutoa taarifa za ziada na zinaweza kuhitaji kuhifadhiwa.

• Data Iliyopotea: Data iliyopotea inaweza kusababisha matokeo yasiyo sahihi pamoja na matokeo dhaifu au yenye upendeleo. Wakati mwingine haya yanaweza kutatuliwa kwa "kupakia tena" data, kujaza thamani zilizopotea kwa hesabu na msimbo kama Python, au kwa urahisi kuondoa thamani na data inayohusiana. Kuna sababu nyingi kwa nini data inaweza kupotea na hatua zinazochukuliwa kutatua thamani hizi zilizopotea zinaweza kutegemea jinsi na kwa nini zilipotea.

Kuchunguza Taarifa za DataFrame

Lengo la kujifunza: Mwisho wa sehemu hii ndogo, unapaswa kuwa na ujuzi wa kupata taarifa za jumla kuhusu data iliyohifadhiwa katika DataFrames za pandas.

Mara tu unapopakia data yako kwenye pandas, kuna uwezekano mkubwa kuwa itakuwa katika DataFrame (rejelea somo la awali kwa muhtasari wa kina). Hata hivyo, ikiwa seti ya data katika DataFrame yako ina safu 60,000 na nguzo 400, unaanzaje kupata hisia ya unachofanya kazi nacho? Kwa bahati nzuri, pandas hutoa zana rahisi za kuangalia haraka taarifa za jumla kuhusu DataFrame pamoja na safu chache za mwanzo na za mwisho.

Ili kuchunguza utendaji huu, tutaleta maktaba ya Python scikit-learn na kutumia seti ya data maarufu: Seti ya data ya Iris.

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

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

	urefu wa sepal (cm)	upana wa sepal (cm)	urefu wa petal (cm)	upana wa petal (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: Kuanza, njia ya info() inatumika kuchapisha muhtasari wa yaliyomo katika DataFrame. Hebu tuangalie seti hii ya data ili kuona tunachonacho:

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

Kutoka hapa, tunajua kwamba seti ya data ya Iris ina maingizo 150 katika nguzo nne bila maingizo tupu. Data yote imehifadhiwa kama namba za nukta zinazozunguka za 64-bit.

• DataFrame.head(): Kisha, ili kuangalia yaliyomo halisi ya DataFrame, tunatumia njia ya head(). Hebu tuone safu chache za mwanzo za iris_df yetu:

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(): Kinyume chake, ili kuangalia safu chache za mwisho za DataFrame, tunatumia njia ya tail():

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

Hitimisho: Hata kwa kuangalia tu metadata kuhusu taarifa katika DataFrame au thamani chache za mwanzo na za mwisho, unaweza kupata wazo la haraka kuhusu ukubwa, umbo, na yaliyomo ya data unayoshughulika nayo.

Kushughulikia Data Iliyopotea

Lengo la kujifunza: Mwisho wa sehemu hii ndogo, unapaswa kujua jinsi ya kubadilisha au kuondoa thamani tupu kutoka DataFrames.

Mara nyingi seti za data unazotaka kutumia (au unazopaswa kutumia) zina thamani zilizopotea ndani yake. Jinsi data iliyopotea inavyoshughulikiwa ina athari ndogo ambazo zinaweza kuathiri uchambuzi wako wa mwisho na matokeo halisi ya ulimwengu.

Pandas hushughulikia thamani zilizopotea kwa njia mbili. Ya kwanza umeiona hapo awali katika sehemu zilizopita: NaN, au Not a Number. Hii ni thamani maalum ambayo ni sehemu ya maelezo ya nukta zinazozunguka za IEEE na hutumika tu kuonyesha thamani za nukta zinazozunguka zilizopotea.

Kwa thamani zilizopotea mbali na nukta zinazozunguka, pandas hutumia kitu cha Python None. Ingawa inaweza kuonekana kuwa ni mkanganyiko kwamba utakutana na aina mbili tofauti za thamani zinazosema kimsingi kitu kimoja, kuna sababu za kimaandishi za programu kwa chaguo hili la muundo na, kwa mazoezi, njia hii inaiwezesha pandas kutoa suluhisho nzuri kwa hali nyingi. Licha ya hili, zote None na NaN zina vizuizi ambavyo unahitaji kuzingatia kuhusu jinsi zinavyoweza kutumika.

Angalia zaidi kuhusu NaN na None kutoka notebook!

• Kugundua thamani tupu: Katika pandas, njia za isnull() na notnull() ni njia zako kuu za kugundua data tupu. Zote zinarudisha maski za Boolean juu ya data yako. Tutatumia numpy kwa thamani za NaN:

import numpy as np

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

0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

Angalia kwa makini matokeo. Je, kuna lolote linalokushangaza? Ingawa 0 ni null ya hesabu, bado ni namba kamili nzuri na pandas inaitendea kama hiyo. '' ni kidogo zaidi ya hila. Ingawa tulitumia katika Sehemu ya 1 kuwakilisha thamani ya kamba tupu, bado ni kitu cha kamba na si uwakilishi wa null kulingana na pandas.

Sasa, hebu tugeuze hili na kutumia njia hizi kwa namna zaidi kama unavyotumia kwa mazoezi. Unaweza kutumia maski za Boolean moja kwa moja kama Series au DataFrame index, ambayo inaweza kuwa muhimu wakati wa kujaribu kufanya kazi na thamani zilizopotea (au zilizopo) pekee.

Hitimisho: Zote isnull() na notnull() hutoa matokeo yanayofanana unapotumia katika DataFrames: zinaonyesha matokeo na index ya matokeo hayo, ambayo yatakusaidia sana unaposhughulika na data yako.

• Kuondoa thamani tupu: Zaidi ya kutambua thamani zilizopotea, pandas hutoa njia rahisi ya kuondoa thamani tupu kutoka Series na DataFrames. (Hasa kwenye seti kubwa za data, mara nyingi ni busara zaidi kuondoa thamani zilizopotea [NA] kutoka uchambuzi wako kuliko kushughulika nazo kwa njia nyingine.) Ili kuona hili kwa vitendo, hebu turudi kwa example1:

example1 = example1.dropna()
example1

0    0
2     
dtype: object

Kumbuka kwamba hii inapaswa kuonekana kama matokeo yako kutoka example3[example3.notnull()]. Tofauti hapa ni kwamba, badala ya kuindex kwenye thamani zilizofichwa, dropna imeondoa thamani zilizopotea kutoka Series example1.

Kwa sababu DataFrames zina vipimo viwili, zinatoa chaguo zaidi za kuondoa data.

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

(Je, uliona kwamba pandas ilibadilisha nguzo mbili kuwa nukta zinazozunguka ili kukidhi NaNs?)

Huwezi kuondoa thamani moja kutoka DataFrame, kwa hivyo lazima uondoe safu nzima au nguzo. Kutegemea unachofanya, unaweza kutaka kufanya moja au nyingine, na kwa hivyo pandas inakupa chaguo zote mbili. Kwa sababu katika sayansi ya data, nguzo kwa kawaida zinawakilisha vigezo na safu zinawakilisha uchunguzi, una uwezekano mkubwa wa kuondoa safu za data; mpangilio wa msingi wa dropna() ni kuondoa safu zote zinazojumuisha thamani yoyote tupu:

example2.dropna()

	0	1	2
1	2.0	5.0	8

Ikiwa ni lazima, unaweza kuondoa thamani za NA kutoka nguzo. Tumia axis=1 kufanya hivyo:

example2.dropna(axis='columns')

	2
0	7
1	8
2	9

Kumbuka kwamba hii inaweza kuondoa data nyingi ambayo unaweza kutaka kuhifadhi, hasa katika seti ndogo za data. Je, ikiwa unataka tu kuondoa safu au nguzo zinazojumuisha kadhaa au hata thamani zote tupu? Unaweza kutaja mipangilio hiyo katika dropna kwa vigezo vya how na thresh.

Kwa msingi, how='any' (ikiwa ungependa kuangalia mwenyewe au kuona vigezo vingine ambavyo njia hiyo ina, endesha example4.dropna? katika seli ya msimbo). Unaweza badala yake kutaja how='all' ili kuondoa tu safu au nguzo zinazojumuisha thamani zote tupu. Hebu tuongeze DataFrame yetu ya mfano ili kuona hili kwa vitendo.

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

Kigezo cha thresh kinakupa udhibiti wa kina zaidi: unataja idadi ya thamani zisizo tupu ambazo safu au nguzo inahitaji kuwa nazo ili kuhifadhiwa:

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

	0	1	2	3
1	2.0	5.0	8	NaN

Hapa, safu ya kwanza na ya mwisho zimeondolewa, kwa sababu zina thamani mbili tu zisizo tupu.

• Kujaza thamani tupu: Kutegemea seti yako ya data, wakati mwingine inaweza kuwa na maana zaidi kujaza thamani tupu na zile halali badala ya kuondoa. Unaweza kutumia isnull kufanya hivi mahali pake, lakini hiyo inaweza kuwa kazi ngumu, hasa ikiwa una thamani nyingi za kujaza. Kwa sababu hii ni kazi ya kawaida katika sayansi ya data, pandas hutoa fillna, ambayo inarudisha nakala ya Series au DataFrame na thamani zilizopotea kubadilishwa na moja unayochagua. Hebu tuunde Series nyingine ya mfano ili kuona jinsi hii inavyofanya kazi kwa mazoezi.

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

Unaweza kujaza maingizo yote tupu na thamani moja, kama 0:

example3.fillna(0)

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

Unaweza kujaza mbele thamani tupu, ambayo ni kutumia thamani halali ya mwisho kujaza tupu:

example3.fillna(method='ffill')

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

Unaweza pia kujaza nyuma ili kueneza thamani halali inayofuata nyuma kujaza tupu:

example3.fillna(method='bfill')

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

Kama unavyoweza kudhani, hii inafanya kazi sawa na DataFrames, lakini unaweza pia kutaja axis ambayo kujaza thamani tupu kunafanyika. Ukichukua tena example2 iliyotumika hapo awali:

example2.fillna(method='ffill', axis=1)

	0	1	2	3
0	1.0	1.0	7.0	7.0
1	2.0	5.0	8.0	8.0
2	NaN	6.0	9.0	9.0

Kumbuka kwamba wakati thamani ya awali haipatikani kwa kujaza mbele, thamani tupu inabaki.

Mafunzo Muhimu: Kuna njia nyingi za kushughulikia thamani zinazokosekana katika seti zako za data. Mkakati maalum unaotumia (kuondoa, kubadilisha, au hata jinsi unavyobadilisha) unapaswa kuongozwa na maelezo ya data hiyo. Utapata uelewa bora wa jinsi ya kushughulikia thamani zinazokosekana kadri unavyoshughulikia na kuingiliana na seti za data.

Kuondoa Takwimu Zilizojirudia

Lengo la kujifunza: Mwisho wa sehemu hii ndogo, unapaswa kuwa na uelewa wa kutambua na kuondoa thamani zinazojirudia kutoka kwa DataFrames.

Mbali na data inayokosekana, mara nyingi utakutana na data iliyojirudia katika seti za data za ulimwengu halisi. Kwa bahati nzuri, pandas inatoa njia rahisi ya kugundua na kuondoa maingizo yaliyodukuliwa.

• Kutambua data zinazojirudia: duplicated: Unaweza kutambua kwa urahisi thamani zinazojirudia kwa kutumia njia ya duplicated katika pandas, ambayo inarudisha mask ya Boolean inayoonyesha ikiwa ingizo katika DataFrame ni nakala ya ingizo la awali. Hebu tuunde mfano mwingine wa DataFrame ili kuona hili likifanya kazi.

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

	letters	numbers
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

• Kuondoa data zinazojirudia: drop_duplicates: inarudisha nakala ya data ambapo thamani zote za duplicated ni False:

example4.drop_duplicates()

	letters	numbers
0	A	1
1	B	2
3	B	3

Njia zote mbili duplicated na drop_duplicates kwa chaguo-msingi huzingatia safu zote, lakini unaweza kubainisha kwamba zichunguze tu sehemu ndogo ya safu katika DataFrame yako:

example4.drop_duplicates(['letters'])

letters	numbers
0	A	1
1	B	2

Mafunzo muhimu: Kuondoa data zinazojirudia ni sehemu muhimu ya karibu kila mradi wa sayansi ya data. Data zinazojirudia zinaweza kubadilisha matokeo ya uchambuzi wako na kukupa matokeo yasiyo sahihi!

🚀 Changamoto

Vifaa vyote vilivyojadiliwa vinapatikana kama Jupyter Notebook. Zaidi ya hayo, kuna mazoezi yaliyopo baada ya kila sehemu, jaribu kuyafanya!

Jaribio la baada ya somo

Mapitio na Kujisomea

Kuna njia nyingi za kugundua na kukaribia kuandaa data yako kwa uchambuzi na uundaji wa mifano, na kusafisha data ni hatua muhimu ambayo inahitaji uzoefu wa "vitendo". Jaribu changamoto hizi kutoka Kaggle ili kuchunguza mbinu ambazo somo hili halikuzifunika.

• Changamoto ya Kusafisha Data: Kuchambua Tarehe

• Changamoto ya Kusafisha Data: Kupima na Kuweka Kawaida Data

Kazi

Kutathmini Data kutoka Fomu

---

Kanusho:
Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya kutafsiri ya AI Co-op Translator. Ingawa tunajitahidi kuhakikisha usahihi, tafadhali fahamu kuwa tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya awali inapaswa kuzingatiwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutokuelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii.