هو مش الداله dropna() بتمسح القيه المفقود صح بس مش يرضي يسمح حاجه ليه ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

من النتيجة التي قمت بإرفاقها يظهر لي بالفعل أن البيانات التي تم إرجاعها لا تحتوي على أى قيم مفقودة . وأعتقد أنك تشير إلى "N/A - pediatric" و إلى "<missing cytogenetics" وإذا كان هذا ما تقصده فهذه القيم لا تعتبر قيم مفقودة في مكتبة pandas.

وإليك أمثلة على القيم التي تعتبرها pandas كقيم مفقودة:

• NaN (Not a Number) :
  • تأتي nan من مكتبة numpy حيث تعتبر nan هي القيم الأكثر شهرة في pandas كقيم مفقودة

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    data = pd.DataFrame({
        'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8]
    })

    في المثال السابق سيتم إعتبار np.nan كقيمة مفقودة.

• None :

  data = pd.DataFrame({
      'A': [1, 2, None, 4]
  })

• NaT (Not a Time) : 

  • هو نوع خاص يتم الإشارة به إلى القيم المفقودة في الأعمدة التي تحتوي على تواريخ أو بيانات زمنية.

    data = pd.DataFrame({
        'date': [pd.to_datetime('2024-01-01'), pd.NaT, pd.to_datetime('2024-01-03')]
    })

    سيتم إعتبار pd.NaT كقيمة مفقودة.

• السلاسل النصية الفارغة :

  data = pd.DataFrame({
      'A': ['apple', '', 'banana']
  })

ويمكنك قراءة المزيد حول القيم التي يتم إعتبارها مفقودة من خلال التوثيق الرسمي :

• https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/missing_data.html#missing-data

وإذا أردت تحويل نص معين إلى قيمة مفقودة مثل "N/A - pediatric" توجد عدة طرق .

الطريقة الأولى عند قراءة البيانات من الملف يمكنك إعتبار أى قيمة تريدها كمفقودة كالتالي :

data = pd.read_csv('data.csv', na_values=['N/A - pediatric', 'missing', 'null'])

أما الطريقى الأخرى إذا كانت لديك البيانات بالفعل يمكنك إستخدام replace كالتالي :

data['my_column'] = data['my_column'].replace(['N/A - pediatric', 'missing', 'null'], np.nan)

القيم مثل "N/A - pediatric" و "<missing cytogenetics" لا تعتبر قيم مفقودة بالمعنى التقني في pandas فالقيم المفقودة التقنية في pandas هي فقط:

• NaN
• None
• NaT

لذلك عندما تستخدم dropna() فإنه لن يحذف الصفوف التي تحتوي على هذه القيم النصية لذا إذا أردت اعتبار هذه القيم كقيم مفقودة، يمكنك استخدام التالي عند قراءة الملف:

pd.read_csv('data.csv', na_values=['N/A - pediatric', '<missing cytogenetics'])

أو باستخدام replace():

data_train = data_train.replace(['N/A - pediatric', '<missing cytogenetics'], np.nan)

طيب القيمه الفاضيه يعني فيه عمود بيقا مفيش قيمه بيقا فارغ اعمل فيه اي ؟