NaN Nedir?
Python’da ‘NaN’ terimi, ‘Not a Number’ ifadesinin kısaltmasıdır ve genellikle sayısal verilerde eksik, geçersiz veya tanımsız olan değerleri temsil etmek için kullanılır. NaN değerleri, veri analizi ve işleme süreçlerinde sıkça karşılaşılan, dikkat edilmesi gereken bir durumdur. Bilhassa veri biliminde, eksik verilerle başa çıkmak oldukça önemli bir konudur. Çünkü istatistiksel analizler ve makine öğrenimi modelleri, eksik verilere karşı duyarlıdır ve bu eksiklikler, sonuçların güvenilirliğini tehlikeye atabilir.
Python’da NaN değerler genellikle NumPy ve Pandas kütüphaneleri aracılığıyla yönetilir. NumPy, Python’da büyük, çok boyutlu diziler ve matrisler oluşturmak için kullanılan bir kütüphanedir ve NaN değerlerini temsil etmek için özel bir değer sağlar. Öte yandan, Pandas kütüphanesi, veri analizi için oldukça güçlü yapılar sunar ve eksik verilerle çalışma konusunu oldukça kolaylaştırır. Bu yazıda NaN değerlerinin Python’daki işleyişini ve bunlarla nasıl başa çıkabileceğimizi detaylı bir şekilde ele alacağız.
Python’da NaN Değerleri Oluşturma
NaN değerleri Python’da NumPy kütüphanesi kullanılarak kolay bir şekilde oluşturulabilir. Aşağıda bir örnek üzerinden NaN değerlerinin nasıl oluşturulacağını göreceğiz:
import numpy as np
dizi = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
print(dizi)Bu kodda 3. elemana NaN değeri atanmıştır. NaN, dizinin içinde sayısal bir veri olmadan varlığını sürdüren bir değer olarak görülebilir. Fakat dikkat edilmesi gereken bir nokta, NaN değerinin kendisiyle karşılaştırılamadığıdır. Örneğin, NaN bir sayıya eşit değildir; dolayısıyla, print(np.nan == np.nan) işlemi ‘False’ dönecektir. Bu durum, NaN değerlerinin kontrol edilmesi ve yönetilmesi gerektiğini gösterir.
NaN Değeri ile Çalışma Yöntemleri
Python’da NaN değerleri ile çalışırken, öncelikle onların nasıl kontrol edileceğini bilmek önemlidir. Python’da NaN değerlerinin kontrol edilmesi için genellikle NumPy veya Pandas kütüphanelerinin fonksiyonları kullanılır. Pandas’da, NaN değerlerini tespit etmek için isna() fonksiyonu kullanılabilir:
import pandas as pd
veri = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
print(veri.isna())Yukarıdaki kodda, ‘veri’ adlı bir Pandas Series nesnesinde yer alan değerler kontrol ediliyor. Sonuç olarak, her değerin NaN olup olmadığına dair bir dizi boolean değer döndürülür. Bu sayede verinin hangi noktalarında eksik verilerin olduğunu kolayca tespit edebiliriz.
NaN Değerlerini Temizleme Yöntemleri
NaN değerlerle başa çıkmanın birkaç farklı yolu bulunmaktadır. Birinci yöntem, veri kümesindeki eksik değerleri tamamen kaldırmaktır. Pandas kütüphanesi, dropna() metodu ile NaN değerlerinin bulunduğu satır veya sütunları kaldırmanıza olanak tanır:
temiz_veri = veri.dropna()Bu kod, ‘veri’ dizisindeki NaN değer barındıran elemanları temizler ve kalan değerlerle yeni bir dizi oluşturur. Ancak bu yöntem, veri kümesinin boyutunu önemli ölçüde azaltabileceği için dikkatli kullanılmalıdır.
İkinci bir yöntem, NaN değerlerini başka bir değerle değiştirmektir. Bu genellikle ‘impute’ yani doldurma olarak adlandırılır. Basit bir örnek, NaN değerlerini ortalama ya da medyan değerle değiştirmektir:
ortalama = veri.mean()
veri.fillna(ortalama, inplace=True)Bu kod, NaN değerlerini ‘veri’ serisinin aritmetik ortalamasıyla değiştirir. Bu gibi dolgu işlemleri, eksik verilerin etkilerini azaltarak modelinizin doğruluğunu artırabilir.
NaN Değerlerinin Model Eğitimi Üzerindeki Etkisi
Makine öğrenimi süreçlerinde NaN değerlerinin bulunması, genellikle modelinizin başarısını olumsuz etkiler. Çoğu makine öğrenimi algoritması, eksik verilerle eğitilemez ve bu nedenle veri setlerinin temizlenmesi kritik bir aşamadır. NaN değerlerini içeren bir veri seti ile modelin eğitimini yapacak olursanız, çoğu model çalışmayı durduracak veya hata verecektir. Bu durum, modellemenin temelini oluşturan ‘veri temizliği’ aşamasının ne kadar önemli olduğunu göstermektedir.
Eğer verinizin bir kısmı NaN değerler taşıyorsa, yukarıda bahsedilen yöntemlerden birini kullanarak eksik verilerle başa çıkmalısınız. Aksi takdirde, elde edeceğiniz sonuçlar yanıltıcı olabilir ve gereksiz hatalı tahminlere yol açabilir. Veri setinin sayısal değerlere dönüştürülmesi, NaN değerlerinin giderilmesi ya da yönetilmesi gibi adımlar, modelinizin eğitimi sırasında kesinlikle göz önünde bulundurulmalıdır.
NaN Değerleri ile İlgili Önemli Noktalar
NaN değerleri ile çalışırken dikkat edilmesi gereken başka önemli noktalar da vardır. Öncelikle, NaN değerlerini doğru bir şekilde anlamak ve yorumlamak, veri analizi sürecinin sağlıklı ilerlemesi için şarttır. NaN değerlerinin hangi durumlarda ortaya çıktığı, veri toplama sürecinde yapılan hatalara bağlı olabilir. Bu nedenle, veri setini iyi analiz etmek ve NaN değerlerinin oluşum nedenlerini sorgulamak önemlidir.
Ayrıca, NaN değerleri ile çalışırken, kullanılan yöntemlerin etkilerini de dikkate almak gerekir. Veriyi temizlerken ya da doldururken, doğru yöntemlerin seçilmesi, elde edilecek sonuçların sonuçları üzerinde doğrudan etkilidir. Örneğin, ortalama ile doldurmak, bazı senaryolar için mantıklı olabilirken, başka durumlarda yanıltıcı sonuçlar verebilir.
Sonuç olarak, Python’da NaN değerlerini yönetmek, veri analizi ve makine öğrenimi süreçlerinin önemli bir parçasıdır. Bu yazıda ele alınan temizlik yöntemleri, veri ile çalışırken dikkate alınması gereken noktalar ve NaN değerlerinin potansiyel etkileri, Python kullanıcılarının bu konudaki bilgi seviyelerini artırmayı hedeflemektedir. Okuyucuların kendi projelerinde bu tür değerlerle başa çıkma yollarını denemeleri, veri bilimi alanındaki yetkinliklerini artırmalarına yardımcı olacaktır.