Données manquantes avancées

Dans l'exercice précédent, vous avez vu comment repérer le nombre de valeurs manquantes dans chaque colonne d'un DataFrame, puis supprimer les lignes qui en contiennent. Mais que faire s'il y a beaucoup de lignes avec des valeurs manquantes? Et si vous ne voulez pas simplement commencer à effacer des lignes? C'est là qu'entre en jeu le remplacement : vous pouvez substituer les valeurs manquantes par autre chose.

Dans cet exercice, vous utiliserez le même DataFrame sales_df que dans le précédent, mais au lieu de supprimer les valeurs manquantes, vous remplacerez les valeurs manquantes de chaque colonne par la moyenne de toutes les valeurs non manquantes. Vous écrirez une fonction qui pourra ensuite être appliquée à n'importe quelle colonne d'un DataFrame.