Umgang mit fehlenden Daten
Es ist wichtig, fehlende Daten zu klären, bevor du mit deiner Analyse beginnst.
Ein Ansatz besteht darin, fehlende Werte zu streichen, wenn sie nur einen kleinen Anteil deiner Daten ausmachen, in der Regel bis zu fünf Prozent.
Wenn du mit einem Datensatz zu Flugticketpreisen arbeitest, der als pandas-DataFrame namens planes gespeichert ist, musst du die Anzahl der fehlenden Werte in allen Spalten zählen, den 5-%-Anteil aller Werte berechnen, diesen Schwellenwert zum Streichen von Zeilen nutzen und schließlich überprüfen, wie viele fehlende Werte im Datensatz verbleiben.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Explorative Datenanalyse in Python
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Count the number of missing values in each column
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