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Folge dem Geld

In dieser Übung arbeitest du mit einer anderen Version des DataFrame banking, die sowohl für die Spalte cust_id als auch für die Spalte acct_amount fehlende Werte enthält.

Du möchtest Analysen darüber erstellen, wie viele einzelne Kunden die Bank hat, wie hoch die durchschnittliche Geldsumme der Kunden ist und mehr. Du weißt, dass Zeilen, in denen cust_id fehlt, dir nicht weiterhelfen und dass acct_amount im Durchschnitt 5-mal so groß ist wie inv_amount.

In dieser Übung verzichtest du auf Zeilen von banking mit fehlenden Werten von cust_id und ersetzt fehlende Werte von acct_amount mithilfe von Fachwissen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Datenbereinigung in Python

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Anleitung zur Übung

  • Verwende .dropna(), um fehlende Werte der Spalte cust_id in banking zu löschen, und speichere die Ergebnisse in banking_fullid.
  • Verwende inv_amount, um die geschätzten Kontobeträge für banking_fullid zu berechnen, indem du die Beträge mit inv_amount * 5 gleichsetzt, und ordne die Ergebnisse acct_imp zu.
  • Ergänze die fehlenden Werte von acct_amount in banking_fullid mit den neu erstellten Werten von acct_imp unter Verwendung von .fillna().

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Drop missing values of cust_id
banking_fullid = banking.____(subset = ['____'])

# Compute estimated acct_amount
acct_imp = ____

# Impute missing acct_amount with corresponding acct_imp
banking_imputed = banking_fullid.____({'____':____})

# Print number of missing values
print(banking_imputed.isna().sum())
Code bearbeiten und ausführen