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Intuition sur les données manquantes

Voici un petit test d’intuition ! Lors du traitement des données manquantes, vous avez trois options : conserver, remplacer ou supprimer.

Vous avez examiné des colonnes numériques, mais qu’en est-il d’une colonne non numérique ? Comment géreriez-vous les données manquantes dans la colonne person_home_ownership, qui contient des valeurs textuelles ?

L’objet ownership_table a déjà été créé pour montrer combien d’enregistrements correspondent à chaque valeur unique de person_home_ownership avec le code suivant :

# Compter le nombre d'enregistrements pour chaque valeur unique
cr_loan['person_home_ownership'].value_counts()

ownership_table et cr_loan sont déjà chargés dans l’espace de travail.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Modélisation du risque de crédit en Python</cours>
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Exercice interactif pratique

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