Začněte nyníZačněte zdarma

Odstraňování chybějících dat

V tomto cvičení odstraníš některé řádky, kde určité sloupce obsahují chybějící hodnoty. Zaměříš se na sloupce length_of_time, state a type. Odstraníš každý řádek, který obsahuje chybějící hodnotu alespoň v jednom z těchto tří sloupců.

Toto cvičení je součástí kurzu

Preprocessing pro Machine Learning v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vypiš počet chybějících hodnot ve sloupcích length_of_time, state a type (v tomto pořadí) pomocí .isna() a .sum().
  • Odstraň řádky, které mají chybějící hodnotu alespoň v jednom z těchto sloupců.
  • Vypiš shape nového datasetu ufo_no_missing.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Count the missing values in the length_of_time, state, and type columns, in that order
print(ufo[[____, ____, ____]].____.____)

# Drop rows where length_of_time, state, or type are missing
ufo_no_missing = ____

# Print out the shape of the new dataset
print(____)
Upravit a spustit kód