[DATA SCIENCE] DAY: 005 - Encontrando e preenchendo valores em branco com python
🍄 Buenas pessoal, tudo bem com vocês?
🔥 Hoje iremos aprender como encontrar e preencher valores em branco
❗Objetivo:
- Encontrar valores em branco e substituir com algum valor;
1 - Primeiro, podemos usar a notação as para abreviar o nome das bibliotecas e métodos que vamos importar e facilitar a escrita de código:
💻
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
2 - O NumPy tem embutido nele um objeto chamado np.nan que serve para identificar valores em branco, assim podemos utilizar a nosso favor para colocar valores em branco na variável que iremos criar:
💻
em_branco = np.nan
serie = Series(['linha 1', 'linha 2', em_branco, 'linha 4', 'linha 5', 'linha 6', em_branco, 'linha 8'])
print(serie)
#saida
0 linha 1
1 linha 2
2 NaN
3 linha 4
4 linha 5
5 linha 6
6 NaN
7 linha 8
dtype: object
Obs: NaN significa not a number
3 - Em seguida, iremos conhecer o método .isnull(), onde retorna valores booleanos (True ou False) se um item dentro de um objeto Pandas é nulo ou vazio:
💻
print(serie.isnull())
#saida
0 False
1 False
2 True
3 False
4 False
5 False
6 True
7 False
dtype: bool
4 - Em seguida, vamos criar uma matriz 6x6 de números aleatórios com a biblioteca NumPy, e armazenar esses dados em uma estrutura de dados do Pandas chamada "DataFrame". em seguida, alterar os valores de algumas células específicas do DataFrame, substituindo-os pelo valor "em_branco":
💻
np.random.seed(25)
df = DataFrame(np.random.randn(36).reshape(6,6))
df.loc[3:5, 0] = em_branco
df.loc[1:4, 5] = em_branco
print(df)
#saída
0 1 2 3 4 5
0 0.228273 1.026890 -0.839585 -0.591182 -0.956888 -0.222326
1 -0.619915 1.837905 -2.053231 0.868583 -0.920734 NaN
2 2.152957 -1.334661 0.076380 -1.246089 1.202272 NaN
3 NaN -0.419678 2.294842 -2.594487 2.822756 NaN
4 NaN -1.976254 0.533340 -0.290870 -0.513520 NaN
5 NaN -1.839905 1.607671 0.388292 0.399732 0.405477
Obs: O comando f.loc[3:5, 0] = em_branco altera os valores das células da linha 3 até a linha 5 da coluna 0 para o valor "em_branco". O comando f.loc[1:4, 5] = em_branco altera os valores das células da linha 1 até a linha 4 da coluna 5 para o valor "em_branco".
5 - O método .fillna() encontra os valores nulos do nosso objeto e preenche esses valores com o novo valor que você passar:
💻
df_preenchido = df.fillna(0)
print(df_preenchido)
#saida
0 1 2 3 4 5
0 0.228273 1.026890 -0.839585 -0.591182 -0.956888 -0.222326
1 -0.619915 1.837905 -2.053231 0.868583 -0.920734 0.000000
2 2.152957 -1.334661 0.076380 -1.246089 1.202272 0.000000
3 0.000000 -0.419678 2.294842 -2.594487 2.822756 0.000000
4 0.000000 -1.976254 0.533340 -0.290870 -0.513520 0.000000
5 0.000000 -1.839905 1.607671 0.388292 0.399732 0.405477
6 - Por último, você também pode passar um dicionário para o método .fillna(). Usando um dicionário, o método entende que cada chave do dicionário corresponde a uma coluna e o seu par o valor a ser substituído na respectiva coluna:
💻
dicio = {0: 0.1, 5: 1.25}
df_preenchido = df.fillna(dicio)
print(df_preenchido)
#saida
0 1 2 3 4 5
0 0.228273 1.026890 -0.839585 -0.591182 -0.956888 -0.222326
1 -0.619915 1.837905 -2.053231 0.868583 -0.920734 1.250000
2 2.152957 -1.334661 0.076380 -1.246089 1.202272 1.250000
3 0.100000 -0.419678 2.294842 -2.594487 2.822756 1.250000
4 0.100000 -1.976254 0.533340 -0.290870 -0.513520 1.250000
5 0.100000 -1.839905 1.607671 0.388292 0.399732 0.405477
☀️ Espero que tenham gostado do conteúdo, amanhã iremos aprender como contar e remover valores em branco!
🚀 See you later!
