NaN qiymatlar - Педагогика - Рефераты

Информация о документе

Цена	2000UZS
Размер	21.1KB
Покупки	0
Дата загрузки	07 Ноябрь 2026
Расширение	docx
Раздел	Рефераты
Предмет	Педагогика

NaN qiymatlar

Купить

MUNDARIJA:
1. NaN qiymatlarni aniqlang
2. Yo'qotilgan qiymatlarni almashtiring
3. NaN qiymatlarni to'ldiring
4. NaN qiymatlarni o'chiring
5. NaN qiymatlarni aniqlang

NaN qiymatlarning har xil turlari:
 Standart etishmayotgan qiymatlar
 Nostandart etishmayotgan qiymatlar
 Kutilmagan etishmayotgan qadriyatlar
 Standart etishmayotgan qiymatlar
Bo'sh hujayralar, NaN, yo'q → Ular Pandalarda sukut bo'yicha null
qiymatlar sifatida ko'rib chiqiladi.
Standart etishmayotgan qiymatlarni faqat pandalar aniqlashi mumkin.
Misol: Men har xil turdagi null qiymatlarga ega bo'lgan oddiy ma'lumotlar
to'plamini yaratdim
student.csv (Muallifning rasmi)
Keling, ma'lumotlar to'plamini import qilaylik
df=pd.read_csv(“student.csv”)
df.head(10)
2. df.isnull().sum() → U har bir ustundagi null qiymatlar sonini qaytaradi.U faqat
standart null qiymatlarni hisoblaydi.
df.isnull().sum(
Faqat 3 ta standart etishmayotgan qiymat hisobga olinadi. [Bo'sh hujayralar, NaN,
yo'q]
3. df[“Math”].isnull() → Bu mantiqiy massivni qaytaradi. True - null qiymatlarni
bildiradi.
df["Math"].isnull()
Nostandart etishmayotgan qiymatlar
Ba'zan etishmayotgan qiymatlar .., __, — , etishmayotgan, na, @,??,*** va
boshqalar kiritiladi .
Har xil turdagi etishmayotgan qiymatlar - ta'kidlangan.
Keling, "Matematika" va "Ingliz tili" ustunlaridagi barcha noyob qiymatlarni
tekshiramiz. Buni tekshirish orqali biz ma'lumotlar to'plamidagi barcha nostandart
etishmayotgan qiymatlarni aniqlashimiz mumkin.
df[“Matematik”].unique()

df[“English”].unique()
U ushbu ustundagi barcha noyob qiymatlarni qaytaradi. Biz "etishmayotgan
qiymatlar" deb hisoblanishi kerak bo'lgan boshqa qadriyatlar nima ekanligini
aniqlashimiz mumkin.
Ikki ustunning noyob qiymatlaridan biz va kabi ba'zi etishmayotgan
qiymatlarni aniqlashimiz mumkin na ??
Bu nostandart etishmayotgan qiymatlar.
Kutilmagan etishmayotgan qiymatlar
Kutilmagan etishmayotgan qiymatlar ma'lumotlar to'plamining konteksti asosida
aniqlanadi. Bu erda belgilar faqat 0 dan 100 gacha. Shunday qilib 999999,
shuningdek, etishmayotgan qiymatlar sifatida aniqlanadi. X
Yo'qotilgan qiymatlarni almashtiring
df.replace(eski_qiymat, yangi_qiymat) → eski_qiymat yangi_qiymat bilan
almashtiriladi
missing_values=[ '??' , 'na' , 'X' , '999999' ]
df=df.almashtirish(NaN_qiymatlar,np.NaN)
df
Endi barcha etishmayotgan qiymatlar NaN bilan almashtiriladi. Endi barcha
null qiymatlarni qayta ishlash oson. Biz barcha null qiymatlarni olib tashlashimiz
yoki ularni o'rtacha/median bilan to'ldirishimiz mumkin.
Yo'qotilgan qiymatlarni to'ldiring
Yo'qotilgan qiymatlarni to'ldirishning turli usullari
O rtacha/O rta, rejimʻ ʻ
to'ldirish, to'ldirish
interpolyatsiya qilish
almashtiring
1. O'rtacha/O'rta, rejim
Raqamli ma'lumotlar →O'rtacha/Media
Kategorik ma lumotlar →Rejim
ʼ

Raqamli ma'lumotlarga ega ustunlarda biz etishmayotgan qiymatlarni
o'rtacha/median bilan to'ldirishimiz mumkin.
O'rtacha - ma'lumotlarda hech qanday cheklov bo'lmasa. O'rtacha - o'rtacha
qiymat . O'rtacha qiymatdan tashqaridagi qiymatlar ta'sir qiladi.
[Misol Agar biz xonadagi xodimlarning o'rtacha ish haqini hisoblasak va
kompaniyaning bosh direktori kirsa, o'rtacha ko'rsatkich yuqoriroq bo'ladi. Bu
vakillik miqdori bo'lishi mumkin emas. Bunday stsenariyda biz medianni
tanlashimiz mumkin]
Median - Agar ma'lumotlarda ko'proq chegaralar mavjud bo'lsa, ularni
median qiymat bilan almashtirish yaxshidir. Median - o'rtacha qiymat (50%)
Kategorik ma'lumotlarga ega ustunlarda biz etishmayotgan qiymatlarni rejim
bo'yicha to'ldirishimiz mumkin
Rejim - Eng keng tarqalgan qiymat .
Keling, etishmayotgan qiymatlarni o'rtacha bilan to'ldiramiz
Birinchidan, biz ustunning ma'lumotlar turini tekshirishimiz kerak.
df.dtypes
"Matematika" va "Ingliz tili" "ob'ekt" ma'lumotlar turida. O'rtacha hisoblash
uchun biz "float" ma'lumotlar turiga aylantirishimiz kerak.
2. Ustunning ma'lumotlar turini o'zgartirish va o'rtacha hisoblash
df[ "Matematika" ]=df[ "Matematik" ].astype( "float64" )
m=round(df[ "Matematik" ].mean(),2)
m
Chiqish: 75.83
3. Endi "Matematika" ustunidagi etishmayotgan qiymatlarni o'rtacha -75,83 bilan
to'ldiring
df[ "Matematika" ].fillna(m,inplace= True )
df
Kategorik ma'lumotlar
Agar biz toifali ma'lumotlarda etishmayotgan qiymatlarni almashtirmoqchi
bo'lsak, ularni rejim bilan almashtirishimiz mumkin (eng keng tarqalgan qiymat)

staff.csv
“Rol” ustunidagi null qiymatni almashtiramiz
df=pd.read_csv( "employee.csv" )
m=df[ "Rol" ].mode()
m
#Chiqish
0 Developer
dtype: ob'ekt
2. U eng keng tarqalgan qiymatni o'z ichiga olgan ketma-ket ob'ektni qaytaradi.
Biz seriyadagi ma'lum qiymatni tanlashimiz kerak.
m=df[ "Rol" ].mode()[0]
m
#Chiqish:
"Ishlab chiquvchi"
3. Qiymatni to'ldiring
df[ "Rol" ].fillna(m,inplace= True )
df
Null qiymati "Rol" ustunida "Tuzuvchi" bilan almashtiriladi
2. to‘ldirmoq, to‘ldirmoq
bfill - orqaga to'ldirish - Bu birinchi kuzatilgan nol bo'lmagan qiymatni orqaga
yo'naltiradi.
ffill — oldinga to ldirish — oxirgi kuzatilgan nol bo lmagan qiymatni oldinga ʻ ʻ
yo naltiradi.
ʻ
Agar ma'lumotlar to'plamimizda ketma-ket kunlar davomida harorat qayd
etilgan bo'lsa, etishmayotgan qiymatlarni bfill yoki ffill bilan to'ldirishimiz
mumkin. Ushbu turdagi ma'lumotlar to'plami uchun o'rtacha/median bilan
solishtirganda aniqroq bo'ladi.
weather.csv
bfill
df1=pd.read_csv( "weather.csv" )

df1.bfill(inplace= True )
df1
bfill
2. to‘ldirmoq
df1.ffill(inplace= True )
df1
ffil
3. Interpolyatsiya qilish
interpolate() - etishmayotgan qiymatlarni to'ldirish usullaridan biri.
weather2.csv
Bizda ketma-ket uch kun davomida etishmayotgan qiymatlar mavjud.
Barcha uchta qatorni bir xil qiymat bilan to'ldirish o'rniga biz interpolyatsiya
usulidan foydalanishimiz mumkin.
bfill/ffill keyingi etishmayotgan qiymatlar uchun bir xil qiymatni to'ldiradi.
df2=pd.read_csv( "weather1.csv" )
df2=df2.interpolate()
df2
interpolatsiya va bfill [Muallif tomonidan tasvir]
Ketma-ket etishmayotgan qiymatlarni interpolatsiya usuli va bfill bilan
to'ldirgandan so'ng ma'lumotlar to'plamini tasavvur qilaylik
dengiz tug'ilganini sns sns.pointplot ( x= "Kun" ,y=
"Temp" ,ma'lumotlar=df3,color= 'qora rang' ) sifatida import qilish
Syujetdan biz etishmayotgan qiymatlar interpolyatsiya usuli bilan qanday
to'ldirilganligini ko'rishimiz mumkin edi [sukut bo'yicha chiziqli usul ishlatiladi]
4. almashtirish
Ba'zan biz almashtirish usuli yordamida aniq etishmayotgan qiymatlarni
almashtirishimiz mumkin.
Biz tashqi manbadan ma'lumotlarni olishimiz va uni almashtirishimiz kabi.
NaN qiymatlarni o'chiring
Ma'lumotlar to'plamidagi barcha null qiymatlarni olib tashlash

df.dropna()
2. Muayyan ustundagi null qiymatlarni olib tashlash
df.dropna(subset=[ "Matematika" ])

Xulosa
Ma'lumotlarni tozalash ko'p bosqichlarni o'z ichiga oladi. Men faqat ma'lumotlar
to'plamidagi etishmayotgan qiymatlarni qanday ishlatishni ko'rib chiqdim.
Yaroqsiz qiymatlarni tuzatish, ustunlarni ajratish, ustunlarni birlashtirish, quyi
to'plamni filtrlash, ma'lumotlarni standartlashtirish, ma'lumotlarni masshtablash
kabi yana ko'p narsalar mavjud.

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
https://indhumathychelliah.medium.com/membership

NaN qiymatlar

Купить

Похожие документы
2001-yil sentabr voqealri va uning xalqaro munosabatlarga
1945-1990-yillarda Buyuk Britaniya
1918-1923 yillarda xalqaro munosabatlar, Versal Vashington siyetemasining tuzilishi
Ahmad al-farg‘oniy
Almashlab ekishni loyihalashtirish va joriy etish