Začněte nyníZačněte zdarma

Kontrola chybějících hodnot

Identifikace chybějících hodnot je pro analýzu klíčová. Pomocí stejné datové sady zjistíš celkový počet chybějících hodnot tak, že projdeš jak řádky, tak sloupce celého datasetu. Jakmile chybějící hodnoty najdeš, budeš potřebovat další metody, jak s nimi naložit – například Imputer ze sklearn. Chybějící hodnoty je nutné ošetřit, jinak bude správná predikce CTR velmi obtížná.

Vzorová data ve formě DataFrame jsou načtena jako df. V pracovním prostředí máš k dispozici také pandas jako pd.

Toto cvičení je součástí kurzu

Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vypiš základní přehled sloupců pomocí .info().
  • Vypiš chybějící hodnoty podle sloupců s využitím .isnull() (nezapomeň na závorky!).
  • Vypiš celkový počet chybějících hodnot po řádcích pomocí axis = 1 a metody .sum().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Print info
print(df.____)

# Print missing values by column 
print(df.____.sum(____ = 0))

# Print total number of missing values in rows
print(df.____.sum(____ = 1).____)
Upravit a spustit kód