Valeurs manquantes
Dans cet exercice, examinons les valeurs manquantes. En travaillant avec des données, vous rencontrerez inévitablement des valeurs manquantes. Elles peuvent survenir pour plusieurs raisons : elles peuvent être absentes volontairement, ou avoir été omises par inadvertance. Dans tous les cas, il est essentiel d’identifier les valeurs manquantes avant d’apporter des modifications ou de tirer des enseignements de vos données.
Dans cet exemple, vous commencerez par afficher les valeurs manquantes dans chaque colonne des données, puis vous supprimerez les valeurs manquantes d’une colonne. Des données d’exemple ont été chargées pour vous dans le DataFrame sales_df.
Cet exercice fait partie du cours
Julia intermédiaire
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Describe the DataFrame to find columns with missing values
println(____(____))
# Count the number of rows in the DataFrame
println(____(____))