Eliminar los datos que faltan

Ahora que has explorado el conjunto de datos volunteer y conoces su estructura y contenido, es hora de empezar a eliminar los valores perdidos.

En este ejercicio, eliminarás tanto columnas como filas para crear un subconjunto del conjunto de datos volunteer.

Este ejercicio forma parte del curso

Preprocesamiento para machine learning en Python

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Instrucciones del ejercicio

Elimina las columnas Latitude y Longitude de la tabla volunteer, y guarda como volunteer_cols.
Subconjunta volunteer_cols eliminando las filas que contienen valores perdidos en category_desc, y almacénalas en una nueva variable llamada volunteer_subset.
Echa un vistazo al atributo .shape de volunteer_subset, para comprobar que ha funcionado correctamente.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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(____.____)

Editar y ejecutar código