Imputation des valeurs manquantes
Comme la majorité des données réelles contiennent des valeurs manquantes, les remplacer par des valeurs judicieuses peut accroître les observations que vous pouvez tirer de vos données.
Dans l'ensemble de données sur les restaurants, la colonne "total_bill" comporte des entrées manquantes : vous n'avez donc pas noté combien certaines tables ont payé. Votre tâche dans cet exercice est de remplacer ces valeurs manquantes par la valeur médiane du montant payé, selon que l'entrée a été enregistrée au dîner (lunch) ou au souper (dinner) — variable time.
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Rédiger du code efficace avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Define the lambda function
missing_trans = ____ x: x.____(x.____())