Öğrenme hedefleri
Bu haftanın sonunda:
- 1 Eksik değerleri saptar; silme veya doldurma stratejilerini karşılaştırır.
- 2 Hatalı tipleri ve aykırı kayıtları düzeltir.
- 3 `groupby` ile alt gruplara göre özet istatistik üretir.
Ders Notları
Ders notları ilerleyen haftalarda buraya eklenecektir.
Temel Kavramlar
- Eksik veri (NaN) — Ölçülmemiş ya da kaydedilmemiş değer; klinik veride çok yaygındır.
- İmputasyon — Eksik değeri ortalama, medyan veya başka yöntemle doldurma.
- Gruplama — Veriyi kategoriye (cinsiyet, yaş grubu) göre bölüp her grupta özet hesaplama.
Tıptan Örnekler
- Laboratuvar tablosunda eksik kreatinin değerlerinin oranını bulma.
- Cinsiyete göre ortalama sistolik basınç karşılaştırması.
Uygulama / Etkinlik
Veri setinizdeki eksik değerleri sütun başına sayın; bir sütunu medyanla doldurun ve yaş grubuna göre ortalama glukozu hesaplayın.
Tartışma Soruları
- Eksik verinin rastgele olmaması (ör. ağır hastalarda daha çok ölçüm) sonuçları nasıl saptırır?
Haftanın Özeti
Gerçek dünyadaki dağınık veriyi analiz edilebilir hâle getirmenin yollarını öğrendik.
Bu haftanın araçları
- Pandas
Etiketler:pandaseksik verigroupbyveri temizleme