{"id":2477,"date":"2023-07-22T02:43:48","date_gmt":"2023-07-22T02:43:48","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/panda-imputa-i-valori-mancanti\/"},"modified":"2023-07-22T02:43:48","modified_gmt":"2023-07-22T02:43:48","slug":"panda-imputa-i-valori-mancanti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/panda-imputa-i-valori-mancanti\/","title":{"rendered":"Come imputare i valori mancanti nei panda (incluso un esempio)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per imputare i valori mancanti in un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n

 df[' column_name<\/span> '] = df[' column_name<\/span> ']. interpolate<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: interpolare i valori mancanti nei panda<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che mostra le vendite totali effettuate da un negozio per 15 giorni consecutivi:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' day<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],\n                   ' sales<\/span> ': [3, 6, 8, 10, 14, 17, 20, np.nan, np.nan, np.nan,\n                             np.nan, 35, 39, 44, 49]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n    day sales\n0 1 3.0\n1 2 6.0\n2 3 8.0\n3 4 10.0\n4 5 14.0\n5 6 17.0\n6 7 20.0\n7 8 NaN\n8 9 NaN\n9 10 NaN\n10 11 NaN\n11 12 35.0\n12 13 39.0\n13 14 44.0\n14 15 49.0<\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che nel frame dati mancano i dati di vendita per quattro giorni.<\/span><\/p>\n
 Se creassimo un semplice grafico a linee per visualizzare le vendite nel tempo, ecco come apparirebbe:<\/span> <\/p>\n
 #create line chart to visualize sales\n<\/span>df[' sales<\/span> ']. plot<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
\"imputare<\/p>\n
 Per riempire i valori mancanti, possiamo usare la funzione interpolate()<\/strong> come segue:<\/span><\/p>\n
 #interpolate missing values in 'sales' column\n<\/span>df[' sales<\/span> '] = df[' sales<\/span> ']. interpolate<\/span> ()\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n    day sales\n0 1 3.0\n1 2 6.0\n2 3 8.0\n3 4 10.0\n4 5 14.0\n5 6 17.0\n6 7 20.0\n7 8 23.0\n8 9 26.0\n9 10 29.0\n10 11 32.0\n11 12 35.0\n12 13 39.0\n13 14 44.0\n14 15 49.0<\/strong><\/pre>\n
 Si noti che ciascuno dei valori mancanti \u00e8 stato sostituito.<\/span><\/p>\n
 Se creiamo un altro grafico a linee per visualizzare il data frame aggiornato, ecco come apparirebbe:<\/span> <\/p>\n
 #create line chart to visualize sales\n<\/span>df[' sales<\/span> ']. plot<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Da notare che i valori scelti dalla funzione interpolate()<\/strong> sembrano corrispondere abbastanza bene all’andamento dei dati.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa per la funzione interpolate()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 I seguenti tutorial forniscono ulteriori informazioni su come gestire i valori mancanti nei panda:<\/span><\/p>\n
 Come contare i valori mancanti nei panda<\/a>
 Come sostituire i valori NaN con una stringa in Pandas<\/a>
 Come sostituire i valori NaN con zero in Panda<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per imputare i valori mancanti in un DataFrame panda: df[‘ column_name ‘] = df[‘ column_name ‘]. interpolate () L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica. 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