Créer une indicatrice de valeur manquante
On vous donne un basetable qui contient une variable prédictive "total_donations" correspondant au nombre total de dons effectués par un donateur. Cette variable peut contenir des valeurs manquantes, ce qui indique que ce donateur n'a jamais fait de don auparavant. C'est une information importante en soi, donc il est pertinent de créer une variable "no_donations" qui indique si "total_donations" est manquante.
Cette activité fait partie du cours
Analytique prédictive intermédiaire en Python
Instructions de l’exercice
- Créez une nouvelle colonne "no_donations" dans
basetablequi vaut 1 sitotal_donationsest manquante et 0 autrement. - Calculez le nombre de valeurs manquantes dans
total_donationset assignez-le ànumber_na. - Affichez le pourcentage de valeurs manquantes.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create dummy indicating missing values
basetable["____"] = pd.Series([____ if b else ____ for b in basetable["total_donations"].isna()])
# Calculate number of missing values
number_na = sum(____["no_donations"] == ____)
# Calculate percentage of missing values
print(round(____ / ____(____), 2))