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Fehlende Verspätungen?

In der letzten Übung hast du gesehen, dass es in flights Spalten mit fehlenden Werten gibt. Das Ergebnis der Funktion describe() siehst du unten. In den meisten Spalten stören dich fehlende Werte nicht weiter, aber fehlende Werte in der Spalte departure_delay sind problematisch – das ist eine der Hauptspalten, die du untersuchen willst.

Row variable             nmissing
    Symbol                 Int64
__________________________________
1   year                 0
2   month                0
3   day                  0
4   day_of_week          0
5   airline              0
6   flight_number        4
7   origin_airport       0
8   destination_airport  3
9   scheduled_departure  7
10  departure_time       3
11  departure_delay      56
12  scheduled_time       0

Das Paket DataFrames und der Datensatz flights wurden für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Datenmanipulation in Julia

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Anleitung zur Übung

  • Entferne fehlende Werte nur aus der Spalte departure_delay und speichere das Ergebnis in place.
  • Gib das Ergebnis von describe() aus, um deine Arbeit zu prüfen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Drop missing values from departure_delay
____

# Print describe
____
Code bearbeiten und ausführen