Lidando com Valores Faltantes em Python com a Biblioteca Pandas

Tabela de Conteúdos

1. Introdução
2. O que é Machine Learning
   • O que é Python
3. Lidando com valores faltantes no Pandas
   • O que é uma série
   • Importando as bibliotecas necessárias
   • Criando uma série
4. Trabalhando com Valores Nulos
   • A função isnull()
   • A função notnull()
   • Manipulação de Valores Nulos
5. Lidando com Dados Ausentes em um Conjunto de Dados
   • Importando o conjunto de dados de treinamento
   • Explorando o conjunto de dados
   • Lidando com a coluna "Age"
   • Lidando com a coluna "Cabin"
   • Lidando com a coluna "Embarked"
6. Substituindo Valores Ausentes
   • Substituindo valores com a função replace()
   • Substituindo valores usando numpy
7. Conclusão

Introdução

Neste artigo, vamos discutir como lidar com valores faltantes usando a biblioteca Pandas em Python. Valores faltantes são comuns em conjuntos de dados e podem afetar a análise e o desempenho de algoritmos de Machine Learning. Vamos explorar as funções isnull() e notnull(), além de aprender como substituir valores ausentes usando diferentes abordagens.

O que é Machine Learning

Machine Learning é um campo da inteligência artificial que busca desenvolver algoritmos e técnicas que permitem aos computadores aprender e tomar decisões sem serem explicitamente programados. Python é uma linguagem de programação amplamente utilizada para implementar algoritmos de Machine Learning devido à sua flexibilidade e à grande variedade de bibliotecas disponíveis.

Lidando com valores faltantes no Pandas

O que é uma série

Uma série é uma matriz unidimensional rotulada que é capaz de armazenar dados de qualquer tipo, como números inteiros, strings e objetos. Os rótulos de acesso são coletivamente chamados de índice. No Pandas, as séries são criadas usando a função pd.Series().

Importando as bibliotecas necessárias

Antes de começarmos a lidar com valores faltantes, precisamos importar as bibliotecas necessárias. No nosso caso, vamos importar a biblioteca Pandas usando o apelido pd.

Criando uma série

Para criar uma série, usamos a função pd.Series(), passando uma lista de valores como argumento. A série pode conter valores de diferentes tipos, como inteiros, floats e strings.

Trabalhando com Valores Nulos

Ao lidar com valores faltantes, as duas funções que serão úteis para nós são isnull() e notnull(). Ambas as funções retornam valores booleanos - True ou False.

A função isnull()

A função isnull() verifica se um valor é nulo ou não e retorna True ou False. Podemos usar esta função para verificar se uma série contém valores nulos.

A função notnull()

A função notnull() é o oposto da função isnull(). Ela verifica se um valor não é nulo e retorna True ou False. Podemos usá-la para verificar se uma série contém valores não nulos.

Manipulação de Valores Nulos

Para lidar com valores nulos, podemos substituí-los por outros valores ou removê-los completamente do conjunto de dados. Vamos explorar diferentes técnicas para lidar com valores ausentes em diferentes colunas de um conjunto de dados.

Lidando com Dados Ausentes em um Conjunto de Dados

Vamos importar um conjunto de dados de treinamento e explorar as colunas que contêm valores ausentes. O conjunto de dados contém informações sobre passageiros do Titanic e é amplamente utilizado para o aprendizado de Machine Learning.

Importando o conjunto de dados de treinamento

Usaremos a função pd.read_csv() para importar o conjunto de dados de treinamento em uma estrutura de dados chamada DataFrame.

Explorando o conjunto de dados

Antes de lidarmos com valores ausentes, é importante conhecer o conjunto de dados em questão. Usaremos a função info() para obter informações básicas sobre as colunas e os valores presentes nelas.

Lidando com a coluna "Age"

A coluna "Age" contém valores nulos. Vamos explorar diferentes maneiras de lidar com esses valores ausentes.

Lidando com a coluna "Cabin"

A coluna "Cabin" também contém valores nulos. Vamos aplicar técnicas semelhantes para lidar com esses valores ausentes.

Lidando com a coluna "Embarked"

A coluna "Embarked" indica o porto de embarque dos passageiros. Vamos verificar se existem valores ausentes nessa coluna e encontrar maneiras de lidar com eles.

Substituindo Valores Ausentes

Existem várias maneiras de lidar com valores ausentes, uma delas é substituí-los por outros valores. Vamos explorar como substituir valores usando a função replace() e a biblioteca numpy.

Substituindo valores com a função replace()

A função replace() permite substituir valores em uma série ou em um DataFrame. Vamos usar essa função para substituir valores ausentes por outros valores desejados.

Substituindo valores usando numpy

A biblioteca numpy oferece recursos adicionais para substituir valores em um conjunto de dados. Vamos explorar como usar a função np.nan para substituir valores nulos.

Conclusão

Lidar com valores ausentes é uma etapa fundamental na análise de dados e no desenvolvimento de modelos de Machine Learning. Neste artigo, discutimos várias técnicas para lidar com valores faltantes usando a biblioteca Pandas em Python. Esperamos que estas informações tenham sido úteis e que você possa aplicar essas técnicas em seus próprios projetos de análise de dados.

Recursos:

• Pandas: https://pandas.pydata.org/
• Numpy: https://numpy.org/