औसत का उपयोग करके missing values को इम्प्यूट और भरना
जब आप अपना विश्लेषण करेंगे, तो संभव है कि आप अपना ही डेटा उपयोग करें। डेटासेट्स में अक्सर कुछ missing values होती हैं। इस अभ्यास में, आप इन missing values को इम्प्यूट करने का अभ्यास करेंगे। Missing values को इम्प्यूट करना ज़रूरी है ताकि वे आपके विश्लेषण में बाधा न बनें।
pandas को उपनाम pd के साथ और NumPy को उपनाम np के साथ लोड किया गया है। आपके लिए dataset नाम का एक pandas DataFrame लोड किया गया है। इसमें "Total Current Liabilities" नाम का कॉलम है, जिसमें कुछ missing values हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Financial Statements का विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Impute missing value using average non-missing values by company
impute_by_company = dataset.____
# Impute missing value using average non-missing values by industry
impute_by_comp_type = dataset.____
print(impute_by_company)
print(impute_by_comp_type)