На странице представлен фрагмент
Реши любую задачу с помощью нейросети.
Шаги решения:
1. Скачай файл csv из предоставленной ссылки.
2. Импортируй необходимые библиотеки для работы с данными и файлами csv в python:
“`python
import pandas as pd
“`
3. Загрузи данные из файла csv в pandas DataFrame:
“`python
df = pd.read_csv(‘path/to/file.csv’)
“`
Здесь ‘path/to/file.csv’ замени на путь к скачанному файлу.
4. Проверь наличие пропущенных значений в DataFrame:
“`python
df.isnull().sum()
“`
Это позволит посмотреть количество пропущенных значений в каждом столбце.
5. Обработай пропущенные значения, если они есть. В зависимости от характера данных, можно удалить строки или заполнить пропущенные значения средним, медианой или наиболее часто встречающимся значением в столбце.
– Для удаления строк с пропущенными значениями воспользуйся методом `dropna()`:
“`python
df = df.dropna()
“`
– Для заполнения пропущенных значений медианой воспользуйся методом `fillna()`:
“`python
df = df.fillna(df.median())
“`
Здесь `df.median()` вычисляет медиану для каждого числового столбца.
Аналогично можно заменить на среднее значение или наиболее часто встречающееся значение.
6. Если в DataFrame есть категориальные признаки (например, строки), их нужно преобразовать в числовые значения.
– Если у признака есть ограниченное количество уникальных значений, ты можешь использовать метод `factorize()`:
“`python
df[‘колонка’] = pd.factorize(df[‘колонка’])[0]
“`
Здесь ‘колонка’ – название столбца, который нужно преобразовать.
– Если у признака есть большое количество уникальных значений, можно использовать метод `get_dummies()` для создания новых столбцов для каждого уникального значения:
“`python
df = pd.get_dummies(df, columns=[‘колонка’])
“`
Здесь ‘колонка’ – название столбца с категориальным признаком.
7. По окончании обработки пропущенных значений и преобразования категориальных признаков сохраните новый DataFrame в файл csv:
“`python
df.to_csv(‘path/to/new_file.csv’, index=False)
“`
Здесь ‘path/to/new_file.csv’ замени на путь, по которому нужно сохранить новый csv-файл.
Теперь у тебя есть DataFrame без пропущенных значений и с числовыми значениями для категориальных признаков.
