Tôi đang thực hiện một dự án khoa học dữ liệu bằng thư viện Pandas của Python để phân tích một tập dữ liệu lớn. Tuy nhiên, tôi đã gặp phải sự cố thiếu dữ liệu dường như làm gián đoạn quá trình phân tích của mình. Tôi tin rằng dữ liệu bị thiếu có thể ảnh hưởng đến kết quả và tôi đang tìm những cách hiệu quả để xử lý tình huống này.
Đây là phiên bản đơn giản hóa mã của tôi:
import pandas as pd
# Sample DataFrame with missing data
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', None, 'Grace'],
'Age': [25, 30, None, 28, None, 22, 35],
'Salary': [50000, None, 75000, 60000, None, 40000, 80000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Code for analysis (e.g., calculating mean, median, etc.)
# ...
Như bạn có thể thấy, DataFrame chứa dữ liệu bị thiếu được biểu thị bằng Không có. Tôi lo ngại rằng những giá trị bị thiếu này có thể ảnh hưởng đến phân tích và tính toán thống kê của tôi.
Các phương pháp và quy trình hiệu quả nhất để xử lý dữ liệu bị thiếu trong Pandas là gì? Làm cách nào để sửa dữ liệu và thêm các số bị thiếu mà không ảnh hưởng đến tính chính xác của phân tích của tôi? Tôi đã đến dự án khoa học dữ liệu của Scaler để được trả lời câu hỏi của mình, nhưng có bất kỳ quy trình đã được thiết lập nào để xử lý những tình huống này trong khi vẫn bảo toàn tính xác thực của kết quả không?
Tôi đánh giá cao mọi hướng dẫn hoặc ví dụ về mã để giải quyết vấn đề này và đảm bảo rằng các phân tích khoa học dữ liệu của tôi là mạnh mẽ. Cám ơn sự giúp đỡ của bạn!
