Panda's - Gegevens van verkeerde indeling opschonen
Gegevens van verkeerde indeling
Cellen met gegevens van een verkeerd formaat kunnen het moeilijk of zelfs onmogelijk maken om gegevens te analyseren.
Om het op te lossen, hebt u twee opties: verwijder de rijen of converteer alle cellen in de kolommen naar hetzelfde formaat.
Converteren naar een correct formaat
In ons dataframe hebben we twee cellen met het verkeerde formaat. Bekijk rij 22 en 26, de kolom 'Datum' moet een tekenreeks zijn die een datum vertegenwoordigt:
Duration Date Pulse Maxpulse Calories
0 60 '2020/12/01' 110 130 409.1
1 60 '2020/12/02' 117 145 479.0
2 60 '2020/12/03' 103 135 340.0
3 45 '2020/12/04' 109 175 282.4
4 45 '2020/12/05' 117 148 406.0
5 60 '2020/12/06' 102 127 300.0
6 60 '2020/12/07' 110 136 374.0
7 450 '2020/12/08' 104 134 253.3
8 30 '2020/12/09' 109 133 195.1
9 60 '2020/12/10' 98 124 269.0
10 60 '2020/12/11' 103 147 329.3
11 60 '2020/12/12' 100 120 250.7
12 60 '2020/12/12' 100 120 250.7
13 60 '2020/12/13' 106 128 345.3
14 60 '2020/12/14' 104 132 379.3
15 60 '2020/12/15' 98 123 275.0
16 60 '2020/12/16' 98 120 215.2
17 60 '2020/12/17' 100 120 300.0
18 45 '2020/12/18' 90 112 NaN
19 60 '2020/12/19' 103 123 323.0
20 45 '2020/12/20' 97 125 243.0
21 60 '2020/12/21' 108 131 364.2
22 45 NaN 100 119 282.0
23 60 '2020/12/23' 130 101 300.0
24 45 '2020/12/24' 105 132 246.0
25 60 '2020/12/25' 102 126 334.5
26 60 20201226 100 120 250.0
27 60 '2020/12/27' 92 118 241.0
28 60 '2020/12/28' 103 132 NaN
29 60 '2020/12/29' 100 132 280.0
30 60 '2020/12/30' 102 129 380.3
31 60 '2020/12/31' 92 115 243.0
Laten we proberen alle cellen in de kolom 'Datum' om te zetten in datums.
Panda's heeft hier een to_datetime()methode voor:
Voorbeeld
Converteren naar datum:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
print(df.to_string())
Resultaat:
Duration Date Pulse Maxpulse Calories
0 60 '2020/12/01' 110 130 409.1
1 60 '2020/12/02' 117 145 479.0
2 60 '2020/12/03' 103 135 340.0
3 45 '2020/12/04' 109 175 282.4
4 45 '2020/12/05' 117 148 406.0
5 60 '2020/12/06' 102 127 300.0
6 60 '2020/12/07' 110 136 374.0
7 450 '2020/12/08' 104 134 253.3
8 30 '2020/12/09' 109 133 195.1
9 60 '2020/12/10' 98 124 269.0
10 60 '2020/12/11' 103 147 329.3
11 60 '2020/12/12' 100 120 250.7
12 60 '2020/12/12' 100 120 250.7
13 60 '2020/12/13' 106 128 345.3
14 60 '2020/12/14' 104 132 379.3
15 60 '2020/12/15' 98 123 275.0
16 60 '2020/12/16' 98 120 215.2
17 60 '2020/12/17' 100 120 300.0
18 45 '2020/12/18' 90 112 NaN
19 60 '2020/12/19' 103 123 323.0
20 45 '2020/12/20' 97 125 243.0
21 60 '2020/12/21' 108 131 364.2
22 45 NaT 100 119 282.0
23 60 '2020/12/23' 130 101 300.0
24 45 '2020/12/24' 105 132 246.0
25 60 '2020/12/25' 102 126 334.5
26 60 '2020/12/26' 100 120 250.0
27 60 '2020/12/27' 92 118 241.0
28 60 '2020/12/28' 103 132 NaN
29 60 '2020/12/29' 100 132 280.0
30 60 '2020/12/30' 102 129 380.3
31 60 '2020/12/31' 92 115 243.0
Zoals je aan het resultaat kunt zien, stond de datum in rij 26 vast, maar de lege datum in rij 22 kreeg een NaT (Not a Time) waarde, met andere woorden een lege waarde. Een manier om met lege waarden om te gaan, is door simpelweg de hele rij te verwijderen.
Gecertificeerd!
$ 10 INSCHRIJVEN
Rijen verwijderen
Het resultaat van de conversie in het bovenstaande voorbeeld gaf ons een NaT-waarde, die kan worden behandeld als een NULL-waarde, en we kunnen de rij verwijderen met behulp van de
dropna()methode.
Voorbeeld
Verwijder rijen met een NULL-waarde in de kolom "Datum":
df.dropna(subset=['Date'], inplace = True)