С помощью метода isnull() мы получаем оценку True или False для каждого значения в датасете, где True — означает, что значение пропущено. Затем мы суммируем их и получаем информацию о количестве пропущенных значений.
Что такое NaN Си?
Термин Нечисло (NaN — Not-a-Number) описывает особое состояние в системе счисления с плавающей запятой, означающее отсутствие числового представления.
NaN не является ни положительным, ни отрицательным числом, оно лежит вне числовой оси.
- NaN возникает при вычислениях с неопределенными или недопустимыми операциями (например, деление на ноль).
- Наличие NaN в результате вычислений указывает на исключительную ситуацию и может требовать специальной обработки.
Как в R называется тип данных целые числа?
Целочисленные типы в R обозначают целые числа, то есть числа без дробной части.
Ключевые особенности:
- Отсутствие дробной части
- В R обозначаются как integer или int
- Могут иметь отрицательные и положительные значения
- Занимают меньше памяти, чем числа с плавающей точкой
Интересный факт: В R предусмотрено несколько целочисленных типов для работы с числами разной длины:
- short (16-битные целые числа)
- integer или int (32-битные целые числа)
- long (64-битные целые числа)
Какой метод удалит пропущенные значения в Датафрейме?
Для удаления пропущенных значений в Датафрейме можно использовать метод dropna().
Этот метод позволяет гибко удалять пропущенные значения в соответствии с указанными критериями:
- how: определяет, как обрабатывать строки с пропущенными значениями. Возможные значения:
- «any»: удаляет строки с любыми пропущенными значениями.
- «all»: удаляет строки, в которых все значения пропущены.
- axis: определяет, по какой оси (рядам или столбцам) следует выполнять удаление. Возможные значения: 0 (ряды) или 1 (столбцы).
- inplace: указывает, следует ли вносить изменения в существующий Датафрейм (True) или создать новый без пропущенных значений (False).
Например:
df.dropna(axis=0, how=’any’) удалит все строки с пропущенными значениями.
df.dropna(axis=1, how=’all’, inplace=True) удалит все столбцы, в которых все значения пропущены, и внесет изменения в существующий Датафрейм.
Метод dropna() — полезный инструмент для очистки данных и устранения пропущенных значений перед обработкой и анализом.
Что показывает метод describe?
Метод describe предоставляет исчерпывающий статистический профиль для числовых признаков (strongint64, float64), включая:
- Число непропущенных значений
- Среднее и стандартное отклонение
- Диапазон и квартили (0,25 и 0,75)
Почему NaN это число?
По стандарту IEEE754, значение «NaN» (Not-a-Number, «не является числом») не относится к типу нечисловых данных.
Наоборот, NaN — это специальное числовое значение, которое представляет собой результат недопустимой операции с числами, например:
- Деление на ноль
- Квадратный корень из отрицательного числа
- Сравнение двух значений NaN
NaN представлено в виде битового шаблона, который отличается от любого другого действительного числа. Это позволяет системе распознавать и обрабатывать NaN как отдельное и уникальное значение.
Использование NaN в вычислениях позволяет избежать неопределенных или недействительных результатов, которые могут привести к ошибкам или некорректным выводам.
Какой тип данных числовой?
Числовой тип данных (number) — незаменимый инструмент, который позволяет работать с числовыми значениями, включая целые числа и вещественные числа.
Для чисел предусмотрено множество операций, которые упрощают такие действия, как:
- Умножение (*)
- Деление (/)
- Сложение (+)
- Вычитание (—)
Какие типы данных используются в R?
В R используются различные типы данных:
- Numeric: целые и дробные числа
- Integer: целые числа
- Complex: комплексные числа
Что показывает describe?
Функция Describe возвращает объект Describe с несколькими свойствами, например, тип данных, поля, индексы и многие другие. Свойства объекта являются динамическими, то есть в зависимости от описываемого типа данных доступны для использования различные свойства описания.
Что делает describe?
Метод describe предоставляет описательную статистику для каждого числового столбца (типы int64 и float64) в наборе данных:
- Число непропущенных значений: количество наблюдений, не содержащих пропущенных значений.
- Среднее (mean): среднее значение данных.
- Стандартное отклонение (std): мера рассеяния данных.
- Диапазон (range): разница между максимальным и минимальным значениями.
- Медиана (median): значение, которое делит данные пополам.
- 0.25 квартиль: нижняя граница среднего 25% данных.
- 0.75 квартиль: верхняя граница среднего 75% данных.
Полезная информация: * Эти показатели помогают понять центральную тенденцию и вариабельность данных. * Среднее, медиана и квартили являются мерами центральной тенденции. * Стандартное отклонение и диапазон являются мерами вариабельности. * Эти показатели могут быть использованы для выявления выбросов и других аномалий в данных. * Метод describe может также отображать показатели для категориальных признаков, такие как количество и проценты различных категорий.
Что такое Пандос?
Пандос — это библиотека с открытым исходным кодом для обработки данных в языке программирования Python. Пандос построен на NumPy и предоставляет специализированные структуры данных и операции для манипулирования таблицами данных и временны́ми рядами.
- Пандос представляет данные в виде объектов DataFrames, что позволяет легко изменять, фильтровать и агрегировать данные.
- Он предоставляет множество функций для обработки и анализа данных, таких как слияние, объединение, группировка и сводные таблицы.
- Пандос высокопроизводителен и может обрабатывать большие наборы данных.
- Он легко интегрируется с другими библиотеками Python для машинного обучения и визуализации данных.
Пандос широко используется в следующих областях:
- Анализ финансовых данных
- Обработка научных данных
- Анализ соцсетей
- Веб-скреппинг
- Машинное обучение
Пандос стал неотъемлемой частью экосистемы Python для обработки данных и предоставляет мощные инструменты для получения важной информации из данных.
Что делает метод describe?
Метод `describe()` предоставляет краткое статистическое описание данных во внешней таблице. Он вычисляет меры, такие как количество непустых значений, среднее, медиану, минимум и максимум.
Особенности метода:
- По умолчанию исключает категориальные признаки (столбцы, не содержащие чисел).
- Для включения сводки по всем столбцам необходимо указать аргумент `include = «all»` в скобках.
- Результаты отображаются в виде таблицы, где каждый столбец представляет меру, а каждая строка — столбец в таблице данных.
Полезная информация:
* Описание категориальных признаков можно получить с помощью метода `value_counts()`. * Дополнительные настройки можно указать с помощью других аргументов, таких как `percentiles` для расчета процентилей или `include` для исключения/включения определенных типов данных. * Результаты метода `describe()` можно использовать для получения общего представления о данных, проверки их качества и принятия обоснованных решений при моделировании.
Зачем нужен Пандас?
Pandas — это незаменимый инструмент для аналитиков данных и дата-сайентистов. Эта библиотека позволяет:
- Управлять и анализировать структурированные данные
- С легкостью выполнять сложные манипуляции с большими выборками
- Сфокусироваться на выводах, не отвлекаясь на сложные технические аспекты.
Что умеет Пандас?
Pandas поддерживает операции чтения и записи для CSV, Excel 2007+, SQL, HTML, JSON, буфер обмена и др. Несколько примеров, как получить дата-сет из файлов разных форматов: CSV. Используется функция read_csv() .
Как работает isNaN?
NaN-диагност: isNaN()
Метод `isNaN()` — незаменимый инструмент для обнаружения, является ли переданное значение «не числом» (NaN). Функция мгновенно возвращает `true`, если аргумент является NaN, и `false` в противном случае.
Используя `isNaN()`, вы можете точно определять NaN-значения и обрабатывать их соответственно, гарантируя достоверность и целостность ваших данных.