Supprimer les données manquantes

Maintenant que vous avez exploré le jeu de données volunteer et que vous en comprenez la structure et le contenu, il est temps de commencer à supprimer les valeurs manquantes.

Dans cet exercice, vous allez supprimer à la fois des colonnes et des lignes pour créer un sous-ensemble du jeu de données volunteer.

Cet exercice fait partie du cours

Prétraitement pour le Machine Learning en Python

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Instructions

Supprimez les colonnes Latitude et Longitude de volunteer, et stockez le résultat dans volunteer_cols.
Créez un sous-ensemble volunteer_cols en supprimant les lignes contenant des valeurs manquantes dans category_desc, et stockez-le dans une nouvelle variable appelée volunteer_subset.
Consultez l’attribut .shape de volunteer_subset pour vérifier que tout a bien fonctionné.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Drop the Latitude and Longitude columns from volunteer
volunteer_cols = ____

# Drop rows with missing category_desc values from volunteer_cols
volunteer_subset = ____

# Print out the shape of the subset
print(____.____)

Modifier et exécuter le code