Gestione dei dati mancanti
Tecniche per gestire i valori mancanti
Gestione dei dati mancanti è una lezione Python For Kids gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 5. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Python For Kids, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Python For Kids include 5 lezioni in totale.
Gestione dei dati mancanti
I dati mancanti sono comuni nei dataset e possono influire sull’analisi e sulle prestazioni dei modelli. In questa lezione esplorerete le tecniche per identificare e gestire efficacemente i valori mancanti.
Individuazione dei dati mancanti
È possibile individuare i dati mancanti in Python usando Pandas. Il metodo isnull() rileva i valori mancanti in un dataset.
Esempio:
import pandas as pd
data = {'Age': [25, None, 30], 'Name': ['Alice', 'Bob', None]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull())Conteggio dei valori mancanti
Il metodo isnull() può essere combinato con sum() per contare i valori mancanti in ogni colonna.
Esempio:
print(df.isnull().sum())Eliminazione dei dati mancanti
È possibile rimuovere le righe o le colonne contenenti dati mancanti usando il metodo dropna().
Esempio:
df_cleaned = df.dropna()Riempimento dei dati mancanti
Usi il metodo fillna() per sostituire i valori mancanti con valori specifici, come la media o la mediana.
Esempio:
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean())Riempimento in avanti e all’indietro
È possibile riempire i valori mancanti usando i valori precedenti o successivi con method='ffill' o method='bfill'.
Esempio:
df['Age'] = df['Age'].fillna(method='ffill')Scelta della tecnica appropriata
Quando gestite i dati mancanti, considerate il dataset e gli obiettivi dell’analisi:
- Usate
dropna()per le righe con molti valori mancanti. - Usate
fillna()con la media o la mediana per i dati numerici. - Usate il riempimento in avanti o all’indietro per i dati di serie temporali.
Riepilogo
In questa lezione avete imparato a:
- Identificare i valori mancanti usando
isnull(). - Contare i valori mancanti con
sum(). - Gestire i dati mancanti eliminando o riempiendo i valori.
- Scegliere la tecnica appropriata in base al dataset.
Congratulazioni!
Ha completato la lezione sulla gestione dei dati mancanti. Prosegua con la lezione successiva per scoprire le tecniche di normalizzazione dei dati.
Domande Frequenti
La lezione «Gestione dei dati mancanti» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Gestione dei dati mancanti» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Python For Kids, passa a CoddyKit PRO. Il corso Python For Kids include 5 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Gestione dei dati mancanti»?
Tecniche per gestire i valori mancanti Eserciti Python For Kids con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Python For Kids?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Python For Kids su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 5.
Quanto tempo richiede la lezione «Gestione dei dati mancanti»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Python For Kids?
Sì. Ogni lezione Python For Kids include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Tipi di dati
- Gestione dei dati mancanti
- Normalizzazione dei dati
- Unione dei dati in Python
- Estrazione delle feature dai dati