Detectar valores ausentes
Los valores ausentes están por todas partes y no quieres que interfieran en tu trabajo. Algunas funciones ignoran los datos ausentes por defecto, pero no siempre es el comportamiento que quieres. Otras no pueden manejarlos en absoluto, así que debes tratarlos antes de usarlas. Si no sabes dónde están los valores ausentes, o si existen, podrías cometer errores en tu análisis. En este ejercicio, vas a determinar si hay valores ausentes en el conjunto de datos y, en caso afirmativo, cuántos hay.
Se ha importado pandas como pd y avocados_2016 está disponible. Cubre solo las ventas de 2016 y está en un formato más ancho que avocados, con una columna por tamaño de aguacate: date, avg_price, total_sold, small_sold, large_sold, xl_sold, total_bags_sold, small_bags_sold, large_bags_sold y xl_bags_sold.
Este ejercicio forma parte del curso
Manipulación de datos con pandas
Instrucciones del ejercicio
- Imprime un DataFrame que muestre si cada valor en
avocados_2016está ausente o no. - Imprime un resumen que indique si hay algún valor ausente en cada columna.
- Crea un diagrama de barras con el número total de valores ausentes en cada columna.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Import matplotlib.pyplot with alias plt
import matplotlib.pyplot as plt
# Check individual values for missing values
print(____)
# Check each column for missing values
print(____)
# Bar plot of missing values by variable
____
# Show plot
plt.show()