Python pandas library, veri analitik ve manipülasyonu için kullanılan bir veri yapısıdır. Eksik veriler, bir veri kümesinde mevcut olmayan verilerdir ve genellikle boş değer olarak işaretlenirler. Eksik veriler, verinin doğruluğunu ve analiz sonuçlarının güvenilirliğini etkileyebilir, bu yüzden eksik verilerin doldurulması gereklidir.
Python pandas bibliği eksik verilerin doldurulması için birkaç fonksiyona sahiptir. Bunlar:
fillna() fonksiyonu: Bu fonksiyon, eksik verileri belirli bir değerle doldurmanıza olanak tanır. Örneğin, bir sütun içindeki tüm eksik verileri ortalama değerle doldurmak için kullanabilirsiniz.
interpolate() fonksiyonu: Bu fonksiyon, eksik verileri belirli bir yöntemle doldurmanıza olanak tanır. Örneğin, lineer bir interpolasyon yapmak için kullanabilirsiniz.
dropna() fonksiyonu: Bu fonksiyon, eksik verileri içeren tüm satırları veya sütunları veriden kaldırmanıza olanak tanır.
forward fill ve backward fill: Bu teknik, eksik verileri önceki veya sonraki değerlerle doldurmanıza olanak tanır.
Pandas bibliği, bu ve benzeri eksik verileri doldurma tekniklerini kullanarak verilerinizi doğru ve güvenilir hale getirebilirsiniz.