Missing data II
डेटा का विश्लेषण करते समय, आपको ऐसे लंबे और लगातार समय-अंतरालों के प्रति सतर्क रहना चाहिए जिनमें डेटा न हो, क्योंकि यह आपके नतीजों को प्रभावित कर सकता है.
आप मिसिंग डेटा वाली कॉलम्स को भर सकते हैं, लेकिन पिछली विधियों से यह पता नहीं चलता कि किसी समय-अंतराल के लिए बिल्कुल भी डेटा मौजूद नहीं है या नहीं.
इस अभ्यास में, आप ऐसे समय-अंतराल ढूँढेंगे जिनमें डेटा नहीं है, और उन्हें एक लाइन ग्राफ में विज़ुअली पहचानने की कोशिश करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में IoT डेटा का विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate and print NA count
print(data.____().____())