O`ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA
KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI
MUHAMMAD
AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI
UNIVERSITETI
Kompyuter tizimlati kafedrasi
Ma’lumotlarning intelektual tahlili fani bo’yicha
Amaliy ish №1
Mavzu:
Bo'sh qiymatli datasetlarni to'ldirish yoki ularni tushirib qoldirish
Bajardi: 215-18 guruh talabasi
Muxtarova Aziza
Tekshirdi: Ochilov Temur
Toshkent 2021
Laboratoriya ishi №3
Mavzu:
Bo'sh qiymatli datasetlarni to'ldirish yoki ularni tushirib qoldirish
Ishdan maqsad: Ma’lumotlar to’plamini
optimallashtirishda
Pandas
kutubxonasining dropna() modulidan foydalanib bo’sh qiymatlarni tushirib
qoldirishni tashkillashtirish. Ustunlardagi kategoriyali ma’lumotlarni
ushbu
ustundagi eng ko’p takrorlangan qiymat(mode) bilan to’ldirish. Boshqa qiymatlarni
esa ushbu vaziyatga qarab ustundagi qiymatlarning
mean yoki medianlari bilan
to’ldirish
,
df.shape() orqali qayta ishlangan ma’lumotlar sonini chiqarish va
bajargan ishdan xulosa chiqarish.
Ishni bajarish
4-variant
iris.csv database dan foydalanib ma’lumotlarni optimallashtiramiz
Kutubxonalarni yuklab olish:
import numpy as np
import pandas as pd
Ma’lumotlarni o’qib olish
data=pd.read_csv('iris.csv')
data
1-rasm. O’qib olingan dataset ko’rinishi.
O’qib olingan ma’lumotlar
soni chiqarish df.shape() orqali
df=pd.DataFrame(data)
rows, columns=df.shape
rows, columns
Hozirgi datasetda 150ta qator, 5ta ustun mavjud ekan. Har bir ustun bo’yicha bo’sh
qiymatlar yig’indisini chiqarish:
df.isnull().sum()
Qatorning 80% idan ko’p qismi mavjud bo’lmasa qatorni tushirib qoldirish,
df=df.dropna(axis=0,thresh=4)
df
2-rasm. Qatorlari o’chgandan keyingi dataset.
Xulosa
Bu laboratoriyani ishini bajarish davomida ma’lumotlar to’plamini
optimallashtirish bilan tanishdim. Berilgan datasetdan
pandas kutubxonasining
dropna() modulidan foydalanib bo’sh qiymatlarni tushirib qoldirdim. Qolgan bo’sh
qiymatlarni
mean, mode larni hisoblab to’ldirib chiqdim. Bundan maqsad, qurgan
modelimizning aniqligini oshirish.