Wie kann ich mit fehlenden Daten in Pandas-DataFrames umgehen, um eine genaue Darstellung zu ermöglichen?

Behebung fehlender Daten in Pandas-Datenrahmen

Bei der Analyse von Daten mit Pandas-Datenrahmen kommt es häufig zu Szenarien, in denen Lücken oder fehlende Daten vorhanden sind Der Datensatz. Dies kann zu Schwierigkeiten beim Plotten oder Bearbeiten der Daten führen.

Stellen Sie sich beispielsweise einen Datenrahmen vor, bei dem es an einigen Daten mehrere Ereignisse gibt, an anderen jedoch keine Ereignisse. Während die Größe der idx-Variablen (ein Datumsbereich) konstant bleibt, darf die s-Reihe (die die Ereignisanzahl nach Datum darstellt) nur eine Teilmenge der Datumsangaben in idx enthalten. Daher kann der Versuch, diese Reihen darzustellen, zu einem Fehler führen, da die Größen der beiden Datensätze nicht übereinstimmen.

Ein Ansatz zur Lösung dieses Problems besteht darin, die fehlenden Daten zur s-Reihe mit a hinzuzufügen Anzahl von 0. Dies würde ein vollständiges Diagramm mit 0 Werten für Daten ohne Ereignisse ermöglichen. Um dies zu erreichen, können Sie die Reindex-Methode der Pandas-Serie verwenden.

Mit der Reindex-Methode können Sie einen Index mit fehlenden Werten angeben und diese Werte mit einem angegebenen Wert füllen. In diesem Fall können Sie die IDX-Reihe als neuen Index angeben und für fehlende Daten einen Füllwert von 0 zuweisen.

Hier ein Beispiel:

import pandas as pd

idx = pd.date_range('09-01-2013', '09-30-2013')
s = df.groupby(['simpleDate']).size()
s.index = pd.DatetimeIndex(s.index)
s = s.reindex(idx, fill_value=0)

Dieser Code erstellt eine Reihe s, das alle Daten im IDX-Bereich umfasst, mit einem Wert von 0 für Daten, die ursprünglich nicht in s vorhanden waren. Sie können diese Reihe dann gegen die Daten in idx grafisch darstellen, um ein vollständiges Diagramm zu erhalten, in dem fehlende Daten als Nullwerte dargestellt werden.

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