Imputation des valeurs manquantes
Comme la majorité des données réelles contiennent des valeurs manquantes, les remplacer par des valeurs pertinentes peut améliorer les enseignements que vous pouvez tirer de vos données.
Dans l’ensemble de données sur les restaurants, la colonne "total_bill" comporte des valeurs manquantes : cela signifie que vous n’avez pas enregistré le montant payé pour certaines tables. Votre tâche dans cet exercice est de remplacer ces valeurs manquantes par la médiane du montant payé, en fonction du moment où l’addition a été enregistrée, déjeuner ou dîner (variable time).
Cet exercice fait partie du cours
Écrire du code efficace avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Define the lambda function
missing_trans = ____ x: x.____(x.____())