Mi sono imbattuto in un problema con valori mancanti nel mio DataFrame mentre lavoravo a un progetto di data science utilizzando il pacchetto panda di Python. Ho chiesto assistenza allo Scalers Data Science Project, ma il problema non è stato ancora risolto. Numerose colonne compongono il mio dataset e alcune di esse hanno valori mancanti indicati come NaN.






Ecco uno snippet del mio DataFrame:

import pandas as pd 

# Sample DataFrame with missing values 
​​data = { 
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'], 
    'Age': [25, 28, None, 32, 22], 
    'Score': [85, None, 78, 92, None], 
    'Salary': [50000, 60000, 55000, None, 48000] 
} 

df = pd.DataFrame(data)

Voglio gestire efficacemente questi valori mancanti prima di procedere con la mia analisi. Sto prendendo in considerazione alcune opzioni come la rimozione di righe con NaN, l'imputazione di valori mancanti con la media o l'utilizzo dell'interpolazione.

Qualcuno potrebbe guidarmi sull'approccio migliore per gestire i valori mancanti nel mio DataFrame? Inoltre, apprezzerei molto alcuni esempi di codice per dimostrare l'implementazione del metodo scelto. Grazie in anticipo per il vostro aiuto!


--- Ultima modifica di Mobo01 in data 2023-07-27 14:00:54 ---

Non ho idea di ciò che realmente Ti occorre e non credo di poter dare una mano significativa ma ritengo che a doverTi guidare siano le specifiche delle analisi che dovresti effettuare, oltre che la tipologia di dati rappresentati.

Considerando il Tuo esempio, non credo che il Nan dell'età di Charlie o del salario di David possano essere interpolati, sono tipologie di dati soggettivi e specifici, e penso, inoltre, che quei Nan debbano essere presenti, proprio per segnalare la necessità di integrazione.

Per altro, sempre sul Tuo esempio, anche l'eliminazione dei dati con Nan Ti starebbe stretta, l'unico dato che si conserverebbe riguarderebbe la sola Alice ... mi sembra una strategia inconsistente, che porta a perdere diversi dati significativi per casuale assenza di un singolo dato.

Su quel che vedo il massimo che a parer mio si potrebbe fare è operare sui soli dati validi, p.e. estrarne le medie

Python 3.10.6 (main, May 29 2023, 11:10:38) [GCC 11.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license()" for more information.
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
        'Age': [25, 28, None, 32, 22],
        'Score': [85, None, 78, 92, None],
        'Salary': [50000, 60000, 55000, None, 48000]}
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df
      Name   Age  Score   Salary
0    Alice  25.0   85.0  50000.0
1      Bob  28.0    NaN  60000.0
2  Charlie   NaN   78.0  55000.0
3    David  32.0   92.0      NaN
4      Eva  22.0    NaN  48000.0
df.mean(axis=0, skipna=True)

Warning (from warnings module):
  File "<pyshell#4>", line 1
FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrame.mean is deprecated. In a future version, it will
 default to False. In addition, specifying 'numeric_only=None' is deprecated. Select only valid columns or
 specify the value of numeric_only to silence this warning.
Age          26.75
Score        85.00
Salary    53250.00
dtype: float64
df.mean(axis=0, skipna=True, numeric_only=True)
Age          26.75
Score        85.00
Salary    53250.00
dtype: float64

Ma non certo sostituzioni o interpolazioni per dati come età e salario ("Score" non ho idea di consa sia)

The dropna() function allows removing rows or columns with missing values, while fillna() helps replace them with specific values like the mean, median, or a constant. Additionally, interpolate() can be useful for filling gaps in time series data. Choosing the right approach depends on the dataset and the impact of missing values on the analysis.

--- Ultima modifica di piojanaaa in data 2025-03-05 06:02:32 ---

Considerando il Tuo esempio, non credo che il Nan dell'età di Charlie o del salario di David possano essere interpolati, sono tipologie di dati soggettivi e specifici, e penso, inoltre, che quei Nan debbano essere presenti, proprio per segnalare la necessità di integrazione.

Quando lavori con valori mancanti in Pandas non esiste una soluzione unica. La scelta migliore dipende molto dal tipo di analisi che devi fare e dal significato delle colonne nel tuo dataset.

In generale puoi seguire questi approcci:



Rimuovere le righe con valori mancanti

Va bene se i NaN sono pochi e la perdita di dati non influisce molto sull’analisi.









df_clean = df.dropna()





Sostituire i valori mancanti con la media, mediana o moda

Se i dati sono numerici e non vuoi perdere righe, questo è spesso il metodo più semplice.









df_filled = df.copy()
df_filled['Age'] = df_filled['Age'].fillna(df_filled['Age'].mean())
df_filled['Score'] = df_filled['Score'].fillna(df_filled['Score'].mean())
df_filled['Salary'] = df_filled['Salary'].fillna(df_filled['Salary'].median())





Interpolazione

Utile quando i dati seguono un certo ordine o una progressione.









df_interpolated = df.interpolate()





Imputazione avanzata

Se hai molti NaN o stai preparando dati per il machine learning puoi usare metodi più evoluti come KNNImputer o IterativeImputer da scikit learn.



Se ci dici qualcosa in più sul tipo di analisi posso suggerire un metodo più preciso, ma per la maggior parte dei progetti di data science i metodi sopra funzionano già molto bene.

When dealing with missing values in a Pandas DataFrame, the best approach depends on your data and the type of analysis you plan to do. Common strategies include:







Removing rows or columns with missing values if they are few and won’t affect your results significantly.







Filling missing values with the mean, median, or mode for numerical data to preserve the dataset size.







Interpolation for data that follows a sequence or time series.







Advanced imputation methods like KNN or iterative imputers from scikit-learn for machine learning tasks or datasets with many missing values.







Choose the method that makes sense for each column to ensure your analysis remains accurate and meaningful.

Here’s a clear and simple answer you can use:


You can handle missing values in a Pandas dataframe in several common ways, depending on what you need:

1. Check for missing values

df.isnull().sum()

2. Drop rows or columns with missing data

df.dropna() # remove rows with missing values
df.dropna(axis=1) # remove columns with missing values

3. Fill missing values with a constant

df.fillna(0)
df.fillna("unknown")

4. Fill missing values with statistics

df["col"].fillna(df["col"].mean())
df["col"].fillna(df["col"].median())
df["col"].fillna(df["col"].mode()0)

5. Forward/backward fill for time-series

df.fillna(method="ffill") # use previous value
df.fillna(method="bfill") # use next value

The best method depends on your dataset and the meaning of the missing values.