Entdecken und Handhaben von fehlenden Daten in Pandas: Ein ausführlicher Leitfaden
- Name
- Rajiv Chandra
Updated on
Während wir uns durch die Welt der Datenwissenschaften bewegen, gibt es ein Werkzeug, das als unverzichtbarer Begleiter herausragt - Pandas. Es handelt sich um eine Python-Bibliothek, die leistungsstarke, einfach zu bedienende Datenstrukturen und Analysetools bereitstellt und ein wesentliches Werkzeug in unserem Analysearsenal ist. In dieser fesselnden Reise werden wir uns mit den Feinheiten des Umgangs mit fehlenden Daten in Pandas befassen, unter Verwendung von Konzepten wie isnull(), notnull(), dropna() und fillna(). Mach dich bereit, während wir tief in die Welt von DataFrame und Series eintauchen, dem Herzstück von Pandas.
Möchtest du schnell Data Visualization aus einem Python Pandas Dataframe ohne Code erstellen?
PyGWalker ist eine Python-Bibliothek für explorative Datenanalyse mit Visualisierung. PyGWalker (opens in a new tab) kann deinen Workflow zur Datenanalyse und Datenvisualisierung in Jupyter Notebook vereinfachen, indem es deinen Pandas Dataframe (und Polars Dataframe) in eine Tableau-ähnliche Benutzeroberfläche für visuelle Exploration umwandelt.
Die wichtigsten Informationen zu fehlenden Daten
In Pandas werden fehlende Daten oft als NaN (Not a Number), ein spezieller Gleitkommawert, gekennzeichnet. Es gibt jedoch auch eine andere Darstellung - den null-Wert. Das faszinierende Paradoxon von null besteht darin, dass es zwar das Fehlen eines Wertes kennzeichnet, aber seine bloße Existenz eine Bedeutung trägt.
Das Verständnis der Natur fehlender Daten ist ein entscheidender Schritt bei der Datenanalyse. Es ist oft ein Hinweis auf Lücken in der Datensammlung, und der angemessene Umgang mit diesen Lücken ist entscheidend, um die Integrität unserer Analyse sicherzustellen. Wie finden wir also diese schwer fassbaren fehlenden Werte in unserem DataFrame oder unserer Series?
Überprüfung auf fehlende Werte
Pandas bietet uns zwei Schlüsselfunktionen, um auf fehlende Daten zu überprüfen: isnull() und notnull(). Mit diesen Funktionen können wir die fehlenden oder nicht fehlenden Werte erkennen.
Um zu überprüfen, ob ein Wert in einer Series oder einem DataFrame fehlt, verwenden wir die Funktion isnull(). Sie gibt ein DataFrame von booleschen Werten zurück, die anzeigen, ob jede Zelle fehlende Daten enthält. Mit Hilfe der Funktion any() in Verbindung mit isnull() können wir schnell herausfinden, ob ein Wert fehlt.
Auf der anderen Seite funktioniert notnull() genau umgekehrt und gibt für nicht fehlende Werte True zurück. Beide Funktionen sind entscheidend, wenn es darum geht, fehlende Daten in Pandas zu handhaben.
Zählen von fehlenden Werten
Um die fehlenden Werte in unserem DataFrame oder unserer Series zu zählen, können wir die Funktion isnull() in Verbindung mit der Funktion sum() nutzen. Die resultierende Ausgabe liefert eine Anzahl von fehlenden Werten für jede Spalte in unserem DataFrame.
Handhabung von fehlenden Werten: Löschen oder Ersetzen?
Pandas bietet uns zwei leistungsstarke Methoden zur Behandlung von fehlenden Daten - dropna() und fillna(). Um fehlende Werte zu löschen, verwenden wir die Funktion dropna(), mit der eine Zeile oder Spalte (basierend auf unserer Spezifikation) entfernt wird, die mindestens einen fehlenden Wert enthält.
Das Löschen von Daten ist jedoch möglicherweise nicht immer der beste Ansatz, da dies zu einem Verlust wertvoller Informationen führen kann. Hier kommt die Funktion fillna() ins Spiel. Mit dieser Funktion können wir die fehlenden Werte durch einen angegebenen Wert oder einen berechneten Wert (wie Mittelwert, Median oder Modus) der Spalte ersetzen.
Ad-hoc-Analyse mit Pandas
Ad-hoc-Analyse, also eine Analyse, die gemäß unseren Bedürfnissen unter Verwendung verfügbarer Daten durchgeführt wird, ist ein wesentlicher Aspekt der Datenwissenschaft. Mit Pandas kannst du ad-hoc-Analysen auf deinem DataFrame oder deiner Series durchführen und die Daten aus verschiedenen Blickwinkeln erkunden.
Erstellen von DataFrame und Series in Pandas
Nun, da wir wissen, wie wir mit fehlenden Daten umgehen können, wollen wir über die Erstellung von DataFrame und Series in Pandas sprechen. Ein DataFrame ist eine zweidimensionale datenbeschriftete Datenstruktur mit potenziell unterschiedlichen Spaltentypen. Eine Series hingegen ist ein eindimensionaler beschrifteter Array, der jeden Datentyp aufnehmen kann.
Zur Erstellung eines DataFrame oder einer Series können wir die Funktionen DataFrame() und Series() in Pandas verwenden. Dabei können wir verschiedene Datentypen wie Dictionaries, Listen und sogar andere Series- oder DataFrame-Objekte eingeben.
Du kannst dich weiter mit der Erstellung von DataFrames in diesem hilfreichen Guide beschäftigen und die Erstellung von Series mit dieser informativen Ressource verstehen.
Daten visualisieren mit Pandas
Pandas ermöglicht nicht nur die Manipulation und Analyse von Daten, sondern bietet auch Funktionen zur Visualisierung. Du kannst Balkendiagramme, Flächendiagramme, Liniengraphen und vieles mehr erstellen. Dieser Artikel und dieser Guide bieten weitere Details zur Datenvisualisierung mit Pandas.
Zusammenfassung
In der Welt der Datenanalyse sind fehlende Daten keine Seltenheit, sondern eine gegebene Tatsache. Die Stärke von Pandas liegt in seiner Fähigkeit, solche Daten effizient zu handhaben und so die Integrität unserer Analyse zu gewährleisten. Es ist kein Wunder, dass Pandas zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Datenwissenschaftler auf der ganzen Welt geworden ist.
Egal, ob wir ein DataFrame erstellen, nach NaN-Werten suchen oder ad-hoc-Analysen durchführen - Pandas erleichtert unsere Aufgaben und ermöglicht es uns, fundierte Entscheidungen aus unseren Daten zu treffen. Mit Ressourcen wie ChatGPT Browsing und AirTable wird die Reise in die Tiefen von Pandas noch belohnender. Also, lasst uns die Power von Pandas umarmen und uns auf eine aufregende Reise der Datenexploration begeben!