هو انا ازي اقدر امسح قيمه الnull من البيانات ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

هل القيمة نصية ؟ أى "null" أم ماذا ؟ أما القيمة في العمود فارغة أى سلسلة نصية فارغة هكذا "" . يرجى توضيح الأمر ولو أمكن إرسال نسخة من البيانات التي لديك وتحتوي null

  بتاريخ On 14‏/12‏/2024 at 16:42 قال محمد عاطف17:

أما القيمة في العمود فارغة

أظهر المزيد  

ايوه بظبط مافيش قيمه خالص في الخانه

  بتاريخ On 14‏/12‏/2024 at 16:46 قال Ali Ahmed55:

ايوه بظبط مافيش قيمه خالص في الخانه

أظهر المزيد  

يمكنك أولا تحويل قيم السلاسل النصية الفارغة إلى قيمة Nan كالتالي :

df['my_column'].replace('', None, inplace=True)

وتأكد من كتابة إسم العمود الذي توجد به القيم الفارغة .

بعد ذلك يمكنك حذف القيم الفارفة كاملة من خلال الدالة dropna كالتالي:

df.dropna() 

أو إذا أردت تلقائيا إعتبار القيمة na عند قراءة البيانات من الملف يمكنك إستخدام التالي :

data = pd.read_csv('data.csv', na_values=[''])

وبعد ذلك يمكنك إستخدام dropna

  بتاريخ On 14‏/12‏/2024 at 17:16 قال محمد عاطف17:

أو إذا أردت تلقائيا إعتبار القيمة na عند قراءة البيانات من الملف يمكنك إستخدام التالي :

أظهر المزيد  

يعني اي معليش ؟

وكمان هو ليه قيمه None مش ظهر هنا في الكود ده

data_train['cyto_score'].replace('' , None , inplace=True)
cyto_score = data_train['cyto_score'].value_counts()
print(cyto_score)

دي النتحيه 

Poor            8802
Intermediate    6376
Favorable       3011
TBD             1341
Normal           643
Other            504
Not tested        55

  بتاريخ On 14‏/12‏/2024 at 17:26 قال Ali Ahmed55:

يعني اي معليش ؟

أظهر المزيد  

أى عند قراءة البيانات من الملف ستقوم المكتبة بإعتبار أى قيمة وضعتها في المعامل na_values ستكون قيمة فارغة وسيتم حذفها إذا تم إستخدام dropna .

فمثلا لو لدينا البيناات التالية في ملف ال csv :

Name    ,   Age  ,   City
Ahmed   ,   25   ,   Cairo
        ,   30   ,  Alexandria
Mohammed,        ,   Riyadh
Sami    ,   22   ,

لاحظ أنه يوجد الكثير من الحقول فارغة أى قيمة نصية "" وعند إستخدام الكود الذي وضحته لك وهو :

import pandas as pd

# قراءة الملف مع اعتبار القيم الفارغة كسلسلة فارغة كـ NaN
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=[''])

print(df)

ستكون البيانات كالتالي :

      Name   Age         City
0    Ahmed  25.0        Cairo
1     NaN  30.0  Alexandria
2  Mohammed   NaN       Riyadh
3    Sami  22.0          NaN

لاحظ كيف أن القيم الفارغة أصبحت ب Nan وهكذا عند إستخدام الدالة dropna سيتم حذف تلك القيم.

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير

بس ليه القيمه NaN مش ظهر 

  بتاريخ On 14‏/12‏/2024 at 17:26 قال Ali Ahmed55:

 

وكمان هو ليه قيمه None مش ظهر هنا في الكود ده

data_train['cyto_score'].replace('' , None , inplace=True)
cyto_score = data_train['cyto_score'].value_counts()
print(cyto_score)

 

دي النتحيه 

Poor            8802
Intermediate    6376
Favorable       3011
TBD             1341
Normal           643
Other            504
Not tested        55

أظهر المزيد  

  بتاريخ On 14‏/12‏/2024 at 17:45 قال Ali Ahmed55:

بس ليه القيمه NaN مش ظهر 

أظهر المزيد  

لاحظ البيانات التي أرسلتها . لا يوجد بها أى قيمة فارغة . ولهذا لا يتم إستبدال القيم ب NaN .

Poor            8802
Intermediate    6376
Favorable       3011
TBD             1341
Normal           643
Other            504
Not tested        55

هل يمكنك توضيح ما هي القيم التي تظن أنها فارغة في البيانات السابقة التي أرسلتها ؟ أعتقد أن جميع البيانات موجودة ولا توجد أى قيمة أو حقل فارغ.

فقط يتم إستبدال الخانات أو الحقول الفارغة ب NaN

  بتاريخ On 14‏/12‏/2024 at 19:36 قال محمد عاطف17:

لاحظ البيانات التي أرسلتها . لا يوجد بها أى قيمة فارغة . ولهذا لا يتم إستبدال القيم ب NaN .

Poor            8802
Intermediate    6376
Favorable       3011
TBD             1341
Normal           643
Other            504
Not tested        55

هل يمكنك توضيح ما هي القيم التي تظن أنها فارغة في البيانات السابقة التي أرسلتها ؟ أعتقد أن جميع البيانات موجودة ولا توجد أى قيمة أو حقل فارغ.

فقط يتم إستبدال الخانات أو الحقول الفارغة ب NaN

أظهر المزيد  

الا فيه قيمه مفقود بس الدالة value_counts() تتجاهل القيم المفقودة (NaN) افتراضيًا.

لا تعرض الدالة value_counts() القيم المفقودة (NaN) افتراضيًا. لجعلها تظهر، استخدم dropna=False:

الف شكرااا لحضرتك جدا

جزاك الله كل خير