Fehlende Werte erkennen
Datensätze enthalten oft versteckte fehlende Werte, die als Platzhalter wie 'NA', '.' oder andere eingetragen sind. In dieser Übung arbeitest du mit dem Datensatz college, der verschiedene Angaben zu College-Studierenden enthält. Deine Aufgabe ist es, die fehlenden Werte zu identifizieren, indem du den Datensatz analysierst.
Dafür kannst du die Methode .info() aus pandas und die numpy-Funktion sort() zusammen mit der Methode .unique() verwenden, um den Platzhalterwert, der fehlende Daten repräsentiert, klar zu erkennen.
Die Datei college.csv wurde für dich geladen. Die Pakete numpy und pandas wurden bereits als np bzw. pd importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Umgang mit fehlenden Daten in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Read the dataset 'college.csv'
college = ___
print(college.head())