19 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

Darbas su duomenimis: Duomenų paruošimas


Duomenų paruošimas - Sketchnote by @nitya

Prieš paskaitos testą

Priklausomai nuo šaltinio, neapdoroti duomenys gali turėti tam tikrų neatitikimų, kurie sukels sunkumų analizuojant ir modeliuojant. Kitaip tariant, šie duomenys gali būti laikomi „nešvariais“ ir juos reikės išvalyti. Ši pamoka orientuota į duomenų valymo ir transformavimo technikas, siekiant spręsti problemas, susijusias su trūkstamais, netiksliais ar neišsamiais duomenimis. Pamokoje aptariamos temos naudos Python ir Pandas biblioteką, o jos bus pademonstruotos užrašų knygelėje šiame kataloge.

Duomenų valymo svarba

Patogumas naudoti ir pakartotinai naudoti: Kai duomenys yra tinkamai organizuoti ir normalizuoti, juos lengviau ieškoti, naudoti ir dalintis su kitais.
Nuoseklumas: Duomenų mokslas dažnai reikalauja dirbti su daugiau nei vienu duomenų rinkiniu, kur duomenų rinkiniai iš skirtingų šaltinių turi būti sujungti. Užtikrinus, kad kiekvienas atskiras duomenų rinkinys turi bendrą standartizaciją, duomenys išliks naudingi, kai jie bus sujungti į vieną rinkinį.
Modelio tikslumas: Išvalyti duomenys pagerina modelių, kurie jais remiasi, tikslumą.

Dažniausi valymo tikslai ir strategijos

Duomenų rinkinio tyrimas: Duomenų tyrimas, kuris aptariamas vėlesnėje pamokoje, gali padėti atrasti duomenis, kuriuos reikia išvalyti. Vizualiai stebint reikšmes duomenų rinkinyje galima nustatyti, ko tikėtis iš likusios dalies, arba gauti idėją apie problemas, kurias galima išspręsti. Tyrimas gali apimti pagrindinius užklausų vykdymus, vizualizacijas ir pavyzdžių analizę.
Formatavimas: Priklausomai nuo šaltinio, duomenys gali turėti neatitikimų, kaip jie pateikiami. Tai gali sukelti problemų ieškant ir atvaizduojant reikšmes, kai jos matomos duomenų rinkinyje, bet nėra tinkamai pateiktos vizualizacijose ar užklausų rezultatuose. Dažnos formatavimo problemos apima tarpus, datas ir duomenų tipus. Formatavimo problemų sprendimas paprastai priklauso nuo žmonių, kurie naudoja duomenis. Pavyzdžiui, standartai, kaip pateikiamos datos ir skaičiai, gali skirtis priklausomai nuo šalies.
Dubliavimas: Duomenys, kurie pasikartoja daugiau nei vieną kartą, gali sukelti netikslius rezultatus ir paprastai turėtų būti pašalinti. Tai dažnai pasitaiko, kai sujungiami du ar daugiau duomenų rinkinių. Tačiau yra atvejų, kai dubliavimas sujungtuose duomenų rinkiniuose gali turėti papildomos informacijos, kurią gali reikėti išsaugoti.
Trūkstami duomenys: Trūkstami duomenys gali sukelti netikslumus, taip pat silpnus ar šališkus rezultatus. Kartais tai galima išspręsti „pakartotiniu įkėlimu“ arba trūkstamų reikšmių užpildymu skaičiavimais ir kodu, pavyzdžiui, Python, arba tiesiog pašalinant reikšmę ir atitinkamus duomenis. Yra daugybė priežasčių, kodėl duomenys gali būti trūkstami, o veiksmai, kurių imamasi norint išspręsti šias trūkstamas reikšmes, gali priklausyti nuo to, kaip ir kodėl jie dingo.

Duomenų rėmelio informacijos tyrimas

Mokymosi tikslas: Šios dalies pabaigoje turėtumėte jaustis patogiai ieškodami bendros informacijos apie duomenis, saugomus pandas DataFrame.

Kai duomenys įkeliami į pandas, jie greičiausiai bus DataFrame (žr. ankstesnę pamoką detaliam aprašymui). Tačiau jei jūsų DataFrame turi 60 000 eilučių ir 400 stulpelių, kaip pradėti suprasti, su kuo dirbate? Laimei, pandas siūlo patogius įrankius, leidžiančius greitai peržiūrėti bendrą informaciją apie DataFrame, taip pat pirmąsias ir paskutines kelias eilutes.

Norėdami ištirti šią funkciją, importuosime Python scikit-learn biblioteką ir naudosime ikoninius duomenis: Iris duomenų rinkinį.

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

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

	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.info: Pradžiai, info() metodas naudojamas norint atspausdinti santrauką apie turinį, esantį DataFrame. Pažvelkime į šį duomenų rinkinį, kad pamatytume, ką turime:

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

Iš to sužinome, kad Iris duomenų rinkinys turi 150 įrašų keturiuose stulpeliuose be jokių tuščių įrašų. Visi duomenys saugomi kaip 64 bitų slankiojo kablelio skaičiai.

DataFrame.head(): Toliau, norėdami patikrinti faktinį DataFrame turinį, naudojame head() metodą. Pažiūrėkime, kaip atrodo pirmosios kelios mūsų iris_df eilutės:

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(): Priešingai, norėdami patikrinti paskutines kelias DataFrame eilutes, naudojame tail() metodą:

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

Išvada: Net tik pažvelgus į metaduomenis apie informaciją DataFrame arba pirmąsias ir paskutines kelias reikšmes, galite iš karto susidaryti idėją apie duomenų dydį, formą ir turinį.

Darbas su trūkstamais duomenimis

Mokymosi tikslas: Šios dalies pabaigoje turėtumėte žinoti, kaip pakeisti arba pašalinti tuščias reikšmes iš DataFrame.

Dažniausiai duomenų rinkiniai, kuriuos norite naudoti (arba privalote naudoti), turi trūkstamų reikšmių. Kaip trūkstami duomenys tvarkomi, turi subtilių kompromisų, kurie gali paveikti galutinę analizę ir realaus pasaulio rezultatus.

Pandas trūkstamas reikšmes tvarko dviem būdais. Pirmasis, kurį jau matėte ankstesnėse dalyse: NaN, arba Not a Number. Tai iš tikrųjų yra speciali reikšmė, kuri yra IEEE slankiojo kablelio specifikacijos dalis ir naudojama tik trūkstamoms slankiojo kablelio reikšmėms nurodyti.

Kitoms trūkstamoms reikšmėms, išskyrus slankiojo kablelio skaičius, pandas naudoja Python None objektą. Nors gali atrodyti painu, kad susidursite su dviem skirtingomis reikšmėmis, kurios iš esmės reiškia tą patį, yra pagrįstų programavimo priežasčių šiam dizaino pasirinkimui, ir praktiškai tai leidžia pandas pateikti gerą kompromisą daugumai atvejų. Nepaisant to, tiek None, tiek NaN turi apribojimų, kuriuos reikia žinoti, atsižvelgiant į tai, kaip jie gali būti naudojami.

Daugiau apie NaN ir None galite sužinoti iš užrašų knygelės!

Tuščių reikšmių aptikimas: Pandas isnull() ir notnull() metodai yra pagrindiniai metodai, skirti aptikti tuščius duomenis. Abu grąžina Boole'o kaukes per jūsų duomenis. Naudosime numpy NaN reikšmėms:

import numpy as np

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

0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

Atidžiai pažiūrėkite į rezultatą. Ar kas nors jus nustebino? Nors 0 yra aritmetinis nulis, jis vis tiek yra visiškai geras sveikasis skaičius, ir pandas jį taip traktuoja. '' yra šiek tiek subtilesnis. Nors jį naudojome 1 skyriuje kaip tuščios eilutės reikšmę, jis vis tiek yra eilutės objektas ir pandas nelaiko jo tuščia reikšme.

Dabar apsukime tai ir naudokime šiuos metodus taip, kaip dažniausiai juos naudosite praktikoje. Boole'o kaukes galite naudoti tiesiogiai kaip Series arba DataFrame indeksą, kuris gali būti naudingas, kai bandote dirbti su izoliuotomis trūkstamomis (arba esamomis) reikšmėmis.

Išvada: Tiek isnull(), tiek notnull() metodai duoda panašius rezultatus, kai juos naudojate DataFrame: jie rodo rezultatus ir tų rezultatų indeksą, kuris jums labai padės, kai dirbsite su savo duomenimis.

Tuščių reikšmių pašalinimas: Be trūkstamų reikšmių identifikavimo, pandas suteikia patogų būdą pašalinti tuščias reikšmes iš Series ir DataFrame. (Ypač dideliuose duomenų rinkiniuose dažnai patartina tiesiog pašalinti trūkstamas [NA] reikšmes iš analizės, o ne tvarkyti jas kitais būdais.) Norėdami tai pamatyti praktiškai, grįžkime prie example1:

example1 = example1.dropna()
example1

0    0
2     
dtype: object

Atkreipkite dėmesį, kad tai turėtų atrodyti kaip jūsų rezultatas iš example3[example3.notnull()]. Skirtumas čia yra tas, kad, užuot tiesiog indeksavus kaukės reikšmes, dropna pašalino tas trūkstamas reikšmes iš Series example1.

Kadangi DataFrame turi dvi dimensijas, jie suteikia daugiau galimybių duomenų pašalinimui.

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

(Ar pastebėjote, kad pandas pakeitė du stulpelius į slankiojo kablelio skaičius, kad pritaikytų NaN?)

Negalite pašalinti vienos reikšmės iš DataFrame, todėl turite pašalinti visas eilutes arba stulpelius. Priklausomai nuo to, ką darote, galite norėti daryti vieną ar kitą, todėl pandas suteikia galimybes abiem. Kadangi duomenų moksle stulpeliai paprastai atspindi kintamuosius, o eilutės – stebėjimus, labiau tikėtina, kad pašalinsite duomenų eilutes; numatytasis dropna() nustatymas yra pašalinti visas eilutes, kuriose yra bet kokių tuščių reikšmių:

example2.dropna()

	0	1	2
1	2.0	5.0	8

Jei reikia, galite pašalinti NA reikšmes iš stulpelių. Naudokite axis=1, kad tai padarytumėte:

example2.dropna(axis='columns')

Atkreipkite dėmesį, kad tai gali pašalinti daug duomenų, kuriuos galbūt norėtumėte išsaugoti, ypač mažesniuose duomenų rinkiniuose. Ką daryti, jei norite pašalinti tik tas eilutes ar stulpelius, kuriuose yra kelios arba net visos tuščios reikšmės? Šiuos nustatymus galite nurodyti dropna su how ir thresh parametrais.

Pagal numatytuosius nustatymus how='any' (jei norite patikrinti patys arba pamatyti, kokius kitus parametrus turi metodas, paleiskite example4.dropna? kodų langelyje). Galite alternatyviai nurodyti how='all', kad pašalintumėte tik tas eilutes ar stulpelius, kuriuose yra visos tuščios reikšmės. Išplėskime mūsų pavyzdinį DataFrame, kad pamatytume tai praktiškai.

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

thresh parametras suteikia jums detalesnę kontrolę: nustatote, kiek ne-tuščių reikšmių eilutė ar stulpelis turi turėti, kad būtų išsaugotas:

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

	0	1	2	3
1	2.0	5.0	8	NaN

Čia pirmoji ir paskutinė eilutės buvo pašalintos, nes jose yra tik dvi ne-tuščios reikšmės.

Tuščių reikšmių užpildymas: Priklausomai nuo jūsų duomenų rinkinio, kartais gali būti prasmingiau užpildyti tuščias reikšmes galiojančiomis, o ne jas pašalinti. Galėtumėte naudoti isnull, kad tai padarytumėte vietoje, tačiau tai gali būti varginantis darbas, ypač jei turite daug reikšmių, kurias reikia užpildyti. Kadangi tai yra tokia dažna užduotis duomenų moksle, pandas siūlo fillna, kuris grąžina Series arba DataFrame kopiją su trūkstamomis reikšmėmis, pakeistomis jūsų pasirinkta reikšme. Sukurkime dar vieną pavyzdinį Series, kad pamatytume, kaip tai veikia praktiškai.

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

Galite užpildyti visas tuščias reikšmes viena reikšme, pavyzdžiui, 0:

example3.fillna(0)

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

Galite užpildyti pirmyn tuščias reikšmes, naudodami paskutinę galiojančią reikšmę, kad užpildytumėte tuščią:

example3.fillna(method='ffill')

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

Taip pat galite užpildyti atgal, kad propaguotumėte kitą galiojančią reikšmę atgal, kad užpildytumėte tuščią:

example3.fillna(method='bfill')

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

Kaip galite spėti, tai veikia taip pat su DataFrame, tačiau taip pat galite nurodyti axis, pagal kurį užpildyti tuščias reikšmes. Naudojant anksčiau naudotą example2:

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

Svarbiausia: Yra daugybė būdų, kaip spręsti trūkstamų reikšmių problemą jūsų duomenų rinkiniuose. Konkreti strategija, kurią pasirinksite (pašalinimas, pakeitimas ar net tai, kaip pakeisite), turėtų būti diktuojama konkrečių duomenų ypatumų. Kuo daugiau dirbsite su duomenų rinkiniais, tuo geriau suprasite, kaip tvarkyti trūkstamas reikšmes.

Dublikatų duomenų pašalinimas

Mokymosi tikslas: Šios poskyrio pabaigoje turėtumėte jaustis užtikrintai identifikuodami ir pašalindami pasikartojančias reikšmes iš DataFrame.

Be trūkstamų duomenų, realiuose duomenų rinkiniuose dažnai susidursite su pasikartojančiais duomenimis. Laimei, pandas suteikia paprastą būdą aptikti ir pašalinti pasikartojančias įrašus.

Dublikatų identifikavimas: duplicated: Pasikartojančias reikšmes galite lengvai aptikti naudodami duplicated metodą pandas, kuris grąžina Boole'o kaukę, nurodančią, ar įrašas DataFrame yra ankstesnio įrašo dublikatas. Sukurkime dar vieną pavyzdinį DataFrame, kad pamatytume, kaip tai veikia.

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

Dublikatų pašalinimas: drop_duplicates: paprasčiausiai grąžina duomenų kopiją, kurioje visos duplicated reikšmės yra False:

example4.drop_duplicates()

	letters	numbers
0	A	1
1	B	2
3	B	3

Tiek duplicated, tiek drop_duplicates pagal numatymą analizuoja visas stulpelius, tačiau galite nurodyti, kad jie analizuotų tik tam tikrą DataFrame stulpelių dalį:

example4.drop_duplicates(['letters'])

letters	numbers
0	A	1
1	B	2

Svarbiausia: Pasikartojančių duomenų pašalinimas yra esminė beveik kiekvieno duomenų mokslo projekto dalis. Pasikartojantys duomenys gali pakeisti jūsų analizės rezultatus ir pateikti netikslius rezultatus!

🚀 Iššūkis

Visos aptartos medžiagos pateikiamos kaip Jupyter Notebook. Be to, po kiekvieno skyriaus yra pratimai – išbandykite juos!

Po paskaitos testas

Apžvalga ir savarankiškas mokymasis

Yra daugybė būdų, kaip atrasti ir pasiruošti duomenų analizės bei modeliavimo procesui, o duomenų valymas yra svarbus žingsnis, kuris reikalauja praktinio darbo. Išbandykite šiuos Kaggle iššūkius, kad susipažintumėte su technikomis, kurios nebuvo aptartos šioje pamokoje.

Užduotis

Duomenų vertinimas iš formos

Atsakomybės apribojimas:
Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar klaidingus interpretavimus, atsiradusius dėl šio vertimo naudojimo.

	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

	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

19 KiB Raw Blame History Unescape Escape