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
Vorverarbeitung für Machine Learning in Python
Anleitung zur Übung
- Gib in dieser Reihenfolge die Anzahl der fehlenden Werte in den Spalten
length_of_time,stateundtypeaus, mithilfe von.isna()und.sum(). - Entferne Zeilen, die in mindestens einer dieser Spalten fehlende Werte haben.
- Gib die
shapedes neuen Datensatzesufo_no_missingaus.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# 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(____)