Fehlende Daten entfernen

In dieser Übung entfernst du einige der Zeilen, in denen bestimmte Spalten fehlende Werte aufweisen. Du schaust dir die Spalten length_of_time, state und type an. Du entfernst jede Zeile, die in mindestens einer dieser drei Spalten einen fehlenden Wert enthält.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Vorverarbeitung für Machine Learning in Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Gib in dieser Reihenfolge die Anzahl der fehlenden Werte in den Spalten length_of_time, state und type aus, mithilfe von .isna() und .sum().
Entferne Zeilen, die in mindestens einer dieser Spalten fehlende Werte haben.
Gib die shape des neuen Datensatzes ufo_no_missing aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Count the missing values in the length_of_time, state, and type columns, in that order
print(ufo[[____, ____, ____]].____.____)

# Drop rows where length_of_time, state, or type are missing
ufo_no_missing = ____

# Print out the shape of the new dataset
print(____)

Code bearbeiten und ausführen