Pandas kütüphanesi, verilerin yönetimi ve işlenmesi için kullanılan popüler bir Python kütüphanesidir. Eksik verileri doldurmak için birçok farklı yöntem bulunur. Aşağıdaki yöntemler en yaygın olarak kullanılanlarından bazılarıdır:
fillna() methodu: Bu method, eksik verileri belirli bir değerle doldurmanıza olanak tanır. Örneğin, aşağıdaki kod eksik verileri 0 ile doldurur:
import pandas as pd
df = pd.read_csv(“data.csv”)
df.fillna(0, inplace=True)
interpolate() methodu: Bu method, eksik verileri veriler arasındaki bir doğrusal yaklaşım kullanarak doldurmanıza olanak tanır. Örneğin, aşağıdaki kod eksik verileri linear interpolation ile doldurur:
import pandas as pd
df = pd.read_csv(“data.csv”)
df.interpolate(inplace=True)
bfill() veya ffill() methodları: Bu methodlar, eksik verileri önceki (bfill) veya sonraki (ffill) verilerle doldurmanıza olanak tanır. Örneğin, aşağıdaki kod eksik verileri sonraki verilerle doldurur:
import pandas as pd
df = pd.read_csv(“data.csv”)
df.ffill(inplace=True)
Bu yöntemler sadece eksik verileri doldurmak için kullanılan yöntemlerdir. Eksik verileri doldurmak için en uygun yöntemi seçmek, verilerinizin özelliğine ve problem spesifikliğine bağlıdır.