كيف أتعامل مع عمود من نوع Other ؟

إذا كنت تقصد أن type الخاص بعمود في DataFrame هو "Other"، فهذا يعني أن نوع العمود ربما يحتوي على قيم مختلطة، مثل وجود أرقام ونصوص معا، أو أيضا إذا كان هناك قيم مفقودة بجانب قيم أخرى.

لذا قم بفحص القيم الموجودة في العمود، و إذا كنت تعرف نوع البيانات المتوقع، يمكنك تحويل العمود:

print(df['column_name'].unique())

لتحويل إلى نصوص:

df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)

لتحويل إلى أرقام:

df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

بالنسبة ل errors='coerce' يحول القيم غير القابلة للتحويل إلى NaN.

بتاريخ 4 ساعة قال عبد الوهاب بومعراف:

إذا كنت تقصد أن type الخاص بعمود في DataFrame هو "Other"، فهذا يعني أن نوع العمود ربما يحتوي على قيم مختلطة، مثل وجود أرقام ونصوص معا، أو أيضا إذا كان هناك قيم مفقودة بجانب قيم أخرى.

 

الا اقصد ان فيه كلمه Other في العمود ؟

بتاريخ 28 دقائق مضت قال Ali Ahmed55:

الا اقصد ان فيه كلمه Other في العمود ؟

ما الهدف من العمود؟ في كثير من الأحيان سيكون ذلك لتجميع فئات أقل شيوعًا أو ذات أهمية ثانوية، أي قبل أي شيء، حاول فهم ما الذي يمثله Other، هل هو تجميع لفئات محددة؟ هل هو فئة افتراضية؟

أيضًا تفقد هل ذلك  لا يمثل بيانات مفقودة أو غير صحيحة، فربما تحتاج إلى تنظيف البيانات إن كان الأمر كذلك.

بالتالي في حال كانت تمثل فئة ذات معنى في التحليل، أو تريد الحفاظ على جميع الفئات الأصلية فلا تحتاج إلى فعل أي شيء، من الممكن إعادة التسمية في تلك الحالة.

وفي حال كانت تمثل فئات صغيرة فيمكن دمجها مع فئة أخرى ذات صلة.

أما في حال تمثل فئات غير محددة فقم بتوزيعها بناءًا على نسبة معينة، لكن تلك الطريقة أكثر تعقيدًا وتتطلب فهمًا أعمق للبيانات لديك.

وفي حال تمثل نسبة صغيرة جدًا من البيانات ولا تؤثر بشكل كبير على التحليل، قم بحذفها، وهناك طريقة أخرى وهي التعامل معها كبيانات مفقودة NaN في التحليل.

الف شكراا لحضرتكم جدا