Veri Temizleme: DataFrameler ve Boş Değerleri Doldurma

Veri Temizleme: DataFrameler ve Boş Değerleri Doldurma

Notebook Link: https://github.com/ine-rmotr-curriculum/data-cleaning-rmotr-freecodecamp/blob/master/2%20-%20Handling%20Missing%20Data%20with%20Pandas.ipynb

Notebook Link 2: https://github.com/ine-rmotr-curriculum/data-cleaning-rmotr-freecodecamp/blob/master/3%20-%20Cleaning%20Not%20Null%20Values.ipynb

Dataframe'lerde Boş Verileri Silme

Pandas serilerinde veri silmek için sadece "dropna" metodunu yazmak yeterli. Ancak Dataframe'lerde belirlememiz gereken bazı parametreler var. Örneğin, satırları mı sileceğim sütunları mı? Aşağıdaki Dataframe üzerinde işlemler yapacağız:

df = pd.DataFrame({
    'Sütun A': [1, np.nan, 30, np.nan],
    'Sütun B': [2, 8, 31, np.nan],
    'Sütun C': [np.nan, 9, 32, 100],
    'Sütun D': [5, 8, 34, 110],
})

df
    Sütun A	Sütun B	Sütun C	Sütun D
0	1.0	    2.0	    NaN	    5
1	NaN	    8.0	    9.0	    8
2	30.0	31.0	32.0	34
3	NaN	    NaN	    100.0	110

Varsayılan olarak "dropna" bir Dataframe'de boş değer içeren tüm satırları silecektir:

df.dropna()
	Sütun A	Sütun B	Sütun C	Sütun D
2	30.0	31.0	32.0	34

"axis" parametresi default olarak 0 ve bu da satırlar demek oluyor. Bu parametreyi 1 yaparak boş değer içeren sütunları silebiliriz:

df.dropna(axis=1)
    Sütun D
0	5
1	8
2	34
3	110

"how" parametresi de bir tek boş değer olunca mı silinecek tüm değerler boş olunca mı onu belirler. Varsayılan olarak "any" değeri verilmiştir. Bu değeri "all" yaparak "eğer tüm değerleri boş ise o satırı ya da sütunu sil" komutunu verebiliriz:

# yeni bir dataframe oluşturalım
df2 = pd.DataFrame({
    'Sütun A': [1, np.nan, 30],
    'Sütun B': [2, np.nan, 31],
    'Sütun C': [np.nan, np.nan, 100]
})

df2
	Sütun A	Sütun B	Sütun C
0	1.0	    2.0	    NaN
1	NaN	    NaN	    NaN
2	30.0	31.0	100.0

Tüm değerleri NaN olan satırları silelim:

df2.dropna(how="all")
    Sütun A	Sütun B	Sütun C
0	1.0	    2.0	    NaN
2	30.0	31.0	100.0

Null (Boş) Değerleri Doldurma

Bazen null değerleri doldurmak, onları başka değerlerle değiştirmemiz gerekebilir. Örneğin, böyle tablo şeklinde bir veride bir Makine Öğrenmesi algoritması çalıştırmak istiyorsak genelde tabloda null veri olmaması gerekir. Böyle durumlarda null verileri 0, verinin ortalaması gibi değerlerle doldurmamız gerekir.

# seriyi yazdıralım
s
0    1.0
1    2.0
2    NaN
3    4.0
4    NaN
dtype: float64

"fillna" metodu ile boş değerleri belirlediğimiz bir değerle doldurabiliriz:

# null değerleri 0 sayısı ile dolduralım
s.fillna(0)
0    1.0
1    2.0
2    0.0
3    4.0
4    0.0
dtype: float64
# şimdi de null değerleri serinin ortalamasıyla dolduralım
s.fillna(s.mean())
0    1.000000
1    2.000000
2    2.333333
3    4.000000
4    2.333333
dtype: float64

"fillna" fonksiyonunda "method" parametresine "ffill" değeri girerek boş değerleri bir önceki değerlerle doldurmasını, "bfill" değeri girerek boş değerleri bir sonraki değerlerle doldurmasını söyleyebiliriz:

s.fillna(method="ffill")
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    4.0
4    4.0
dtype: float64
s.fillna(method="bfill")
0    1.0
1    2.0
2    4.0
3    4.0
4    NaN
dtype: float64

"bfill" kullandığımızda son değerden sonra bir değer olmadığı için o değerin NaN olarak kaldığına dikkat edelim.