Strategien für verbleibende fehlende Daten
Die 5-Prozent-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
<Kurs>Explorative Datenanalyse in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Check the values of the Additional_Info column
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