Fehlende Daten entfernen

Nachdem du den Datensatz volunteer untersucht und seine Struktur sowie Inhalte verstanden hast, ist es Zeit, fehlende Werte zu entfernen.

In dieser Übung entfernst du sowohl Spalten als auch Zeilen, um einen Teildatensatz von volunteer zu erstellen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Vorverarbeitung für Machine Learning in Python

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Anleitung zur Übung

Entferne die Spalten Latitude und Longitude aus volunteer und speichere das Ergebnis als volunteer_cols.
Bilde aus volunteer_cols einen Teildatensatz, indem du Zeilen mit fehlenden Werten in category_desc entfernst, und speichere ihn in einer neuen Variablen namens volunteer_subset.
Schau dir das Attribut .shape von volunteer_subset an, um zu prüfen, ob alles korrekt funktioniert hat.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Drop the Latitude and Longitude columns from volunteer
volunteer_cols = ____

# Drop rows with missing category_desc values from volunteer_cols
volunteer_subset = ____

# Print out the shape of the subset
print(____.____)

Code bearbeiten und ausführen