Python in Excel für die DatenanalyseFehlende Werte mit Python in Excel erkennen und bereinigen
- Warum fehlende Werte ein großes Problem sind
- Der erste Schritt: Daten in Python laden
- Fehlende Werte erkennen mit isna()
- Anzahl fehlender Werte berechnen und unvollständige Datensätze anzeigen
- Fehlende Werte entfernen mit dropna()
- Fehlende Werte ersetzen mit fillna() und ffill()
Warum fehlende Werte ein großes Problem sind
In nahezu jedem Datensatz treten fehlende Werte auf. Typische Ursachen sind:
- unvollständige Eingaben
- Systemfehler
- fehlende Datenquellen
- Importprobleme
Diese fehlenden Werte können Analysen stark verfälschen. Zum Beispiel:
- Durchschnittswerte sind falsch.
- Gruppierungen liefern falsche Ergebnisse.
- Filter funktionieren nicht wie erwartet.
Deshalb gilt: Bevor Sie Daten analysieren, sollten Sie immer die Datenqualität prüfen.
