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पंक्तियाँ हटाना (Dropping rows)

जब आपको पता हो कि कोई विशेष कॉलम आपके विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण होगा, और केवल थोड़ी-सी पंक्तियों में ही उस कॉलम का मान missing है, तो अक्सर उन पंक्तियों को डेटासेट से हटाना तर्कसंगत होता है.

इस कोर्स के दौरान, आपकी कई एनालिसिस के लिए driver_gender कॉलम महत्वपूर्ण रहेगा. क्योंकि केवल एक छोटा हिस्सा driver_gender से missing है, हम उन पंक्तियों को डेटासेट से हटा देंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ Police Activity का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • प्रत्येक कॉलम में missing values की संख्या गिनें.
  • .dropna() के subset पैरामीटर में कॉलम नाम पास करके, driver_gender missing वाली सभी पंक्तियाँ हटा दें.
  • यह सत्यापित करने के लिए कि बाक़ी पंक्तियों में driver_gender missing नहीं है, प्रत्येक कॉलम में missing values की संख्या दोबारा गिनें.
  • DataFrame के .shape देखें, ताकि पता चले कि कितनी पंक्तियाँ और कॉलम बचे हैं.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Count the number of missing values in each column
print(ri.isnull().____)

# Drop all rows that are missing 'driver_gender'
ri.____(subset=[____], inplace=True)

# Count the number of missing values in each column (again)
print(ri.____.____)

# Examine the shape of the DataFrame
print(____)
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