#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی🧠 قسمت ۱۰: پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها 🧹سلام دوستان! 👋داده‌های دنیای واقعی همیشه مرتب نیستن! 😅گاهی داده‌ها ناقص، تکراری یا اشتباه هستن. برای همین قبل از تحلیل یا یادگیری ماشین، باید داده‌ها رو پاک‌سازی و آماده‌سازی کنیم.--- ۱. شناسایی داده‌های گمشده (NaN)import pandas as pdimport numpy as npdata = { "نام": ["علی", "سارا", "نیما", "رضا"], "نمره": [18, np.nan, 15, 20]}df = pd.DataFrame(data)print(df)print(df.isnull()) # نمایش مقادیر گمشده--- ۲. حذف داده‌های ناقصdf_clean = df.dropna() # حذف سطرهایی که مقدار گمشده دارنprint(df_clean)--- ۳. جایگزین کردن داده‌های گمشدهdf["نمره"].fillna(df["نمره"].mean(), inplace=True) # جایگزینی با میانگینprint(df)--- ۴. حذف داده‌های تکراریdf = pd.DataFrame({ "نام": ["علی", "سارا", "علی"], "نمره": [18, 19, 18]})print("قبل از حذف:\n", df)df = df.drop_duplicates()print("بعد از حذف:\n", df)--- ۵. تغییر نام ستون‌هاdf.rename(columns={"نام": "Name", "نمره": "Score"}, inplace=True)print(df)--- ۶. پروژه کوچکپاک‌سازی داده‌های ناقص و محاسبه معدل:data = { "نام": ["علی", "سارا", "نیما", "رضا"], "ریاضی": [18, np.nan, 15, 20], "فیزیک": [17, 19, np.nan, 18]}df = pd.DataFrame(data)# پر کردن مقادیر گمشده با میانگین هر ستونdf = df.fillna(df.mean(numeric_only=True))# محاسبه معدلdf["معدل"] = df[["ریاضی", "فیزیک"]].mean(axis=1)print(df)📌 خروجی نمونه: نام ریاضی فیزیک معدل0 علی 18.0 17.0 17.51 سارا 17.7 19.0 18.32 نیما 15.0 18.0 16.53 رضا 20.0 18.0 19.0---👀 قسمت بعدی: تجسم داده‌ها با Matplotlib 🎨🗂 مرکز آموزش پایتون➖➖➖➖➖➖➖➖@pythonchallenge