|
Qiymatlari etishmayotgan qatorlarni olib tashlash
|
| bet | 4/7 | | Sana | 17.02.2024 | | Hajmi | 493,8 Kb. | | #158250 |
Bog'liq Документ Microsoft Word (3)| 1. Qiymatlari etishmayotgan qatorlarni olib tashlash:
df.dropna(inplace=True)
Ushbu usul etishmayotgan qiymatlarni o'z ichiga olgan qatorlarni olib tashlaydi. Shuni yodda tutish kerakki, bu ma'lumotlarning yo'qolishiga olib kelishi mumkin.
2. etishmayotgan qiymatlarni almashtirish:
df.fillna(0, inplace=True)
Bu erda biz barcha etishmayotgan qiymatlarni 0 bilan almashtirmoqdamiz. Kontekstga qarab 0 o'rniga boshqa qiymatni tanlashingiz mumkin.
3. Interpolatsiya:
df.interpolate(inplace=True)
Interpolatsiya sizga yaqin qiymatlar asosida etishmayotgan qiymatlarni to'ldirish imkonini beradi. Agar ma'lumotlar qandaydir tuzilishga ega bo'lsa, bu foydali bo'lishi mumkin.
Yo'qolgan qiymatlarni qayta ishlash muayyan vazifa va vaqt seriyasi ma'lumotlariga bog'liq. Har bir holatda tegishli usulni tanlash muhimdir.
Vaqt seriyasini tahlil qilish
Biz vaqt seriyalarini tahlil qilish bo'limiga o'tamiz, bu bizga ma'lumotlarda yashiringan ma'lumotlar va naqshlarni ochishga yordam beradi. Bu bosqich vaqt qatorlarining tuzilishini tushunishga, ularning statsionarligini aniqlashga va trend, mavsumiylik va shovqin kabi asosiy komponentlarini aniqlash imkonini beradi.
Vaqt seriyalarining statsionarligi
Statsionarlik vaqt qatorlarining eng muhim xususiyatlaridan biridir. Statsionar qator - bu o'rtacha va dispersiya kabi statistik belgilar vaqt o'tishi bilan doimiy bo'lib qoladigan qator. Bu xususiyat bizga ishonchli modellarni yaratish va kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilish imkonini beradi.
1. Statsionarlik uchun testlar:
Vaqt seriyalarini tahlil qilishning birinchi bosqichi statsionarlikni tekshirishdir. Buning uchun bir nechta statistik testlar mavjud. Ulardan biri Dikki-Fuller testidir. Keling, uni shartli MVideo filialidagi savdo ma'lumotlari bilan kichik ma'lumotlar to'plamimizga qo'llaymiz:
|
| |
