Strategien für verbleibende fehlende Daten
Die 5-%-Regel hat bei deinem planes-Datensatz gut funktioniert und fehlende Werte aus neun von elf Spalten eliminiert.
Jetzt musst du entscheiden, was du mit den Spalten "Additional_Info" und "Price" machen willst, in denen 300 bzw. 368 Werte fehlen.
Du siehst dir zuerst an, was in "Additional_Info" enthalten ist, und visualisierst dann die Preise für Flugtickets verschiedener Fluggesellschaften.
Die folgenden Importe wurden für dich erledigt:
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
Diese Übung ist Teil des Kurses
Explorative Datenanalyse in Python
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Check the values of the Additional_Info column
print(____)