ಪೈಥಾನ್ ಪಾಂಡಾಸ್ ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅತ್ಯುನ್ನತವಾಗಿದೆ. ಎದುರಾಗುವ ಅತ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ನಮೂದು ದೋಷಗಳು, ಸಂವೇದಕದ ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಇವುಗಳು ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ದೃಢವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಖರವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪೈಥಾನ್ ಪಾಂಡಾಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಏಕೆ ಇಷ್ಟು ನಿರ್ಣಾಯಕ?

ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಅನೇಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿಲ್ಲ, ಇದು ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

• ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸರಾಸರಿಗಳು: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಜವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು.
• ಕಡಿಮೆಗೊಂಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿರುವ ಸಾಲುಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಕೈಬಿಡುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಶಕ್ತಿಯ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
• ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವನತಿ: ಅಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಕಳಪೆ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು.
• ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು: ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳದಿದ್ದರೆ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ತಪ್ಪಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬಹುದು.

ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ, ಅವರ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳ ಅಥವಾ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಪಾಂಡಾಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು

ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಪಾಂಡಾಸ್ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವಗಳು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ NaN (ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲ) ಮತ್ತು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗಾಗಿ None. ಪಾಂಡಾಸ್ ಎರಡನ್ನೂ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.

isnull() ಮತ್ತು notnull() ವಿಧಾನಗಳು

isnull() ವಿಧಾನವು ಅದೇ ಆಕಾರದ ಬೂಲಿಯನ್ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವು ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ True ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ False ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, notnull() ಕಾಣೆಯಾಗಿಲ್ಲದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ True ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.

            import pandas as pd
import numpy as np

# Sample DataFrame with missing values
data = {'col1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'col2': [np.nan, 'b', 'c', 'd', 'e'],
        'col3': [6, 7, 8, np.nan, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

print("Original DataFrame:")
print(df)

print("\nChecking for null values:")
print(df.isnull())

print("\nChecking for non-null values:")
print(df.notnull())

            

              
                Copy
              
            
          

ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವುದು

ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್‌ಗೆ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ನೀವು isnull() ಅನ್ನು sum() ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬಹುದು:

            print("\nNumber of missing values per column:")
print(df.isnull().sum())

            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಕಾಣೆಯಾದ ನಮೂದುಗಳು ಇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪ್ರಮಾಣದ ತ್ವರಿತ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ, ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಬಹಳ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. missingno ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಕಾಣೆಯಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

            # You might need to install this library:
# pip install missingno

import missingno as msno
import matplotlib.pyplot as plt

print("\nVisualizing missing data:")
msno.matrix(df)
plt.title("Missing Data Matrix")
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಡೇಟಾ ಇರುವ ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್‌ಗೆ ದಟ್ಟವಾದ ಬಾರ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ ವಿರಳ ಬಾರ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.

ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು

ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಹಲವಾರು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳಿವೆ. ತಂತ್ರದ ಆಯ್ಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಸ್ವರೂಪ, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

1. ಅಳಿಸುವಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು

ಅಳಿಸುವಿಕೆಯು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ನೇರವಾಗಿ ತೋರುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಅದರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.

a. ಸಾಲು ಅಳಿಸುವಿಕೆ (ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಅಳಿಸುವಿಕೆ)

ಇದು ಸರಳ ವಿಧಾನ: ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ.

            print("\nDataFrame after dropping rows with any missing values:")
df_dropped_rows = df.dropna()
print(df_dropped_rows)

            

              
                Copy
              
            
          

ಅನುಕೂಲಗಳು: ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಇಳಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದಿದ್ದರೆ (MCAR - ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ) ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.

b. ಕಾಲಮ್ ಅಳಿಸುವಿಕೆ

ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಲಮ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶೇಕಡಾವಾರು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಕೈಬಿಡುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು.

            # Example: Drop 'col1' if it had too many missing values (hypothetically)
# For demonstration, let's create a scenario with more missing data in col1
data_high_missing = {'col1': [1, np.nan, np.nan, np.nan, 5],
                   'col2': [np.nan, 'b', 'c', 'd', 'e'],
                   'col3': [6, 7, 8, np.nan, 10]}
df_high_missing = pd.DataFrame(data_high_missing)

print("Original DataFrame with potentially high missingness in col1:")
print(df_high_missing)
print("\nMissing values per column:")
print(df_high_missing.isnull().sum())

# Let's say we decide to drop col1 due to high missingness
df_dropped_col = df_high_missing.drop('col1', axis=1) # axis=1 indicates dropping a column
print("\nDataFrame after dropping col1:")
print(df_dropped_col)

            

              
                Copy
              
            
          

ಅನುಕೂಲಗಳು: ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾದಿಂದಾಗಿ ಕಾಲಮ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮಾಹಿತಿರಹಿತವಾಗಿದ್ದರೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ.

ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಅಮೂಲ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ನಷ್ಟ. "ಹೆಚ್ಚು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು" ಗಾಗಿ ಮಿತಿ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ.

2. ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳು (Imputation Strategies)

ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವುದು (Imputation) ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದ ಅಥವಾ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಳಿಸುವಿಕೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.

a. ಸರಾಸರಿ/ಮಧ್ಯಕ/ಮೋಡ್ ಭರ್ತಿ (Mean/Median/Mode Imputation)

ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಸರಳ ಭರ್ತಿ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಆ ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಕಾಣೆಯಾಗಿಲ್ಲದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಕದೊಂದಿಗೆ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ವರ್ಗೀಕೃತ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಮೋಡ್ (ಅತ್ಯಂತ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯ) ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

• ಸರಾಸರಿ ಭರ್ತಿ: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸಿದ ಡೇಟಾಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಮಧ್ಯಕ ಭರ್ತಿ: ಸರಾಸರಿ ಭರ್ತಿಗಿಂತ ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾಗಿದೆ.
• ಮೋಡ್ ಭರ್ತಿ: ವರ್ಗೀಕೃತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

            # Using the original df with some NaN values
print("\nOriginal DataFrame for imputation:")
print(df)

# Impute missing values in 'col1' with the mean
mean_col1 = df['col1'].mean()
df['col1'].fillna(mean_col1, inplace=True)

# Impute missing values in 'col3' with the median
median_col3 = df['col3'].median()
df['col3'].fillna(median_col3, inplace=True)

# Impute missing values in 'col2' with the mode
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] # mode() can return multiple values if there's a tie
df['col2'].fillna(mode_col2, inplace=True)

print("\nDataFrame after mean/median/mode imputation:")
print(df)

            

              
                Copy
              
            
          

ಅನುಕೂಲಗಳು: ಸರಳ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಡೇಟಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸಹವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಸರಾಸರಿ/ಮಧ್ಯಕ/ಮೋಡ್ ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಉತ್ತಮ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಮೌಲ್ಯ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಜವಾಗಿರಬೇಕೆಂದಿಲ್ಲ.

b. ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಫಿಲ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್‌ವರ್ಡ್ ಫಿಲ್ (Forward Fill and Backward Fill)

ಈ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ.

• ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಫಿಲ್ (ffill): ಕೊನೆಯ ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾನ್ಯ ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ.
• ಬ್ಯಾಕ್‌ವರ್ಡ್ ಫಿಲ್ (bfill): ಮುಂದಿನ ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾನ್ಯ ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ.

            # Recreate a DataFrame with missing values suitable for ffill/bfill
data_time_series = {'value': [10, 12, np.nan, 15, np.nan, np.nan, 20]}
df_ts = pd.DataFrame(data_time_series)

print("\nOriginal DataFrame for time-series imputation:")
print(df_ts)

# Forward fill
df_ts_ffill = df_ts.fillna(method='ffill')
print("\nDataFrame after forward fill:")
print(df_ts_ffill)

# Backward fill
df_ts_bfill = df_ts.fillna(method='bfill')
print("\nDataFrame after backward fill:")
print(df_ts_bfill)

            

              
                Copy
              
            
          

ಅನುಕೂಲಗಳು: ಆದೇಶಿತ ಡೇಟಾಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ, ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾದ ದೀರ್ಘ ಅಂತರಗಳಿದ್ದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಬಹುದು. ffill ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು bfill ಹಿಂದಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.

c. ಗುಂಪು ಆಧಾರಿತ ಭರ್ತಿ (Imputation using Groupby)

ಗುಂಪು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗ ಅಥವಾ ಗುಂಪಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಶಂಕಿಸಿದಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

            data_grouped = {
    'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'value': [10, 20, np.nan, 25, 15, 30, 12, np.nan]
}
df_grouped = pd.DataFrame(data_grouped)

print("\nOriginal DataFrame for grouped imputation:")
print(df_grouped)

# Impute missing 'value' based on the mean 'value' of each 'category'
df_grouped['value'] = df_grouped.groupby('category')['value'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

print("\nDataFrame after grouped mean imputation:")
print(df_grouped)

            

              
                Copy
              
            
          

ಅನುಕೂಲಗಳು: ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಸರಾಸರಿ/ಮಧ್ಯಕ/ಮೋಡ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಭರ್ತಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗಬಹುದು.

d. ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳು (More Advanced Imputation Techniques)

ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಸುಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ಕೆ-ನಿಯರೆಸ್ಟ್ ನೈಬರ್ಸ್ (KNN) ಇಂಪ್ಯೂಟರ್: ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಅದರ K ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಇಂಪ್ಯೂಟರ್ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, MICE ಬಳಸಿ - ಮಲ್ಟಿಪಲ್ ಇಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಬೈ ಚೈನ್ಡ್ ಇಕ್ವೇಷನ್ಸ್): ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಇತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಬೇಸಿಯನ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
• ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಇಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್: ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿವೆ.

            # Example using Scikit-learn's KNNImputer
from sklearn.impute import KNNImputer

# KNNImputer works on numerical data. We'll use a sample numerical DataFrame.
data_knn = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
            'B': [np.nan, 20, 30, 40, 50],
            'C': [100, np.nan, 300, 400, 500]}
df_knn = pd.DataFrame(data_knn)

print("\nOriginal DataFrame for KNN imputation:")
print(df_knn)

imputer = KNNImputer(n_neighbors=2) # Use 2 nearest neighbors
df_knn_imputed_arr = imputer.fit_transform(df_knn)
df_knn_imputed = pd.DataFrame(df_knn_imputed_arr, columns=df_knn.columns)

print("\nDataFrame after KNN imputation:")
print(df_knn_imputed)

            

              
                Copy
              
            
          

ಅನುಕೂಲಗಳು: ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಭರ್ತಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.

ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಹೆಚ್ಚು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ದುಬಾರಿ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸಂಬಂಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ವರ್ಗೀಕೃತ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು (Handling Missing Values in Categorical Data)

ವರ್ಗೀಕೃತ ಡೇಟಾ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮೋಡ್ ಭರ್ತಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇತರ ತಂತ್ರಗಳು ಸಹ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿವೆ:

• ಮೋಡ್ ಭರ್ತಿ: ಹಿಂದೆ ತೋರಿಸಿದಂತೆ, ಅತ್ಯಂತ ಆಗಾಗ್ಗೆ ವರ್ಗದೊಂದಿಗೆ ತುಂಬುವುದು.
• ಹೊಸ ವರ್ಗವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವರ್ಗವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಅಜ್ಞಾತ", "ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ"). ಡೇಟಾ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವು ಸ್ವತಃ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೆ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ಇತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭರ್ತಿ: ವರ್ಗೀಕೃತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಮತ್ತು ಇತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಬಲವಾದ ಸಂಬಂಧವಿದ್ದರೆ, ಕಾಣೆಯಾದ ವರ್ಗವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ನೀವು ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

            data_cat = {'Product': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A', np.nan],
            'Region': ['North', 'South', 'East', 'West', 'North', np.nan, 'East']}
df_cat = pd.DataFrame(data_cat)

print("\nOriginal DataFrame for categorical handling:")
print(df_cat)

# Strategy 1: Mode imputation for 'Region'
mode_region = df_cat['Region'].mode()[0]
df_cat['Region'].fillna(mode_region, inplace=True)

# Strategy 2: Create a new category for 'Product'
df_cat['Product'].fillna('Unknown', inplace=True)

print("\nDataFrame after categorical imputation:")
print(df_cat)

            

              
                Copy
              
            
          

ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ಮೌಲ್ಯಗಳು ಏಕೆ ಕಾಣೆಯಾಗಿವೆ? ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಸಮಸ್ಯೆಯೇ? ಮೂಲವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಮೀಕ್ಷಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೇಶದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಆ ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
• ಪ್ರಸಂಗವೇ ಮುಖ್ಯ: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು 'ಸರಿಯಾದ' ಮಾರ್ಗವು ಪ್ರಸಂಗ-ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಹಣಕಾಸು ಮಾದರಿಯು ಸಣ್ಣ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ತ್ವರಿತ ಪರಿಶೋಧನಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸರಳ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಕಾಗಬಹುದು.
• ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು: ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ವಿಧಾನಗಳು ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಆದಾಯ" ವನ್ನು ಹೇಗೆ ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ "ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೇ ಎಂಬುದು ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು.
• ಸಮಯ ವಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಳಂಬ: ವಿವಿಧ ಸಮಯ ವಲಯಗಳಿಂದ ಹುಟ್ಟುವ ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾಗಾಗಿ, ಸಮಯ-ಆಧಾರಿತ ಭರ್ತಿ ವಿಧಾನಗಳಾದ ffill/bfill ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, UTC ಗೆ) ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ಕರೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳು: ವಿಭಿನ್ನ ಕರೆನ್ಸಿಗಳು ಅಥವಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವಾಗ, ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಸ್ಥಿರತೆ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನೀವು ಬಳಸಿದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ದಾಖಲಿಸಿ. ಈ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯು ಪುನರುತ್ಪಾದಕತೆಗಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಇತರರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ನೀವು ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು, ಅದರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು.
• ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸಿ: ಪಾಂಡಾಸ್ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಭರ್ತಿಗಾಗಿ, ಸೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಆರಿಸಿ.

ತೀರ್ಮಾನ

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಪಾಂಡಾಸ್ ಈ ಕಾಣೆಯಾದ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಂದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಭರ್ತಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡರೂ, ಪ್ರತಿ ವಿಧಾನವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರಸಂಗವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ನೀವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಈ ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಪ್ರಪಂಚದ ಯಾವುದೇ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾ ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಲು ಒಂದು ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:

• ಗುರುತಿಸಿ: df.isnull().sum() ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಅಳಿಸಿ: ಡೇಟಾ ನಷ್ಟದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಂಡು dropna() ಅನ್ನು ವಿವೇಚನೆಯಿಂದ ಬಳಸಿ.
• ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ: fillna() ಅನ್ನು ಸರಾಸರಿ, ಮಧ್ಯಕ, ಮೋಡ್, ffill, bfill ಅಥವಾ Scikit-learn ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಿ.
• ಪ್ರಸಂಗವೇ ಮುಖ್ಯ: ಉತ್ತಮ ತಂತ್ರವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
• ಜಾಗತಿಕ ಅರಿವು: ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ, ಮತ್ತು ನೀವು ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಬಲವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೀರಿ.