Missing values ढूँढना
Missing values हर जगह मिलते हैं, और आप नहीं चाहेंगे कि वे आपके काम में दखल दें। कुछ फंक्शन डिफ़ॉल्ट रूप से missing data को नज़रअंदाज़ करते हैं, लेकिन हर बार वही व्यवहार उचित नहीं होता। कुछ फंक्शन missing values को बिल्कुल संभाल नहीं पाते, इसलिए उन्हें उपयोग से पहले ठीक करना पड़ता है। अगर आपको यह नहीं पता कि आपके missing values कहाँ हैं, या हैं भी या नहीं, तो आपकी analysis में गलती हो सकती है। इस अभ्यास में, आप तय करेंगे कि डेटासेट में missing values हैं या नहीं, और यदि हैं, तो कितनी हैं।
pandas को pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है और avocados_2016 उपलब्ध है। यह केवल 2016 की sales को कवर करता है और avocados से अधिक wide फॉर्मेट में है, जहाँ प्रत्येक avocado size के लिए एक कॉलम है: date, avg_price, total_sold, small_sold, large_sold, xl_sold, total_bags_sold, small_bags_sold, large_bags_sold, और xl_bags_sold.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ Data Manipulation
अभ्यास निर्देश
- ऐसा DataFrame प्रिंट करें जो दिखाए कि
avocados_2016में प्रत्येक वैल्यू missing है या नहीं. - ऐसी summary प्रिंट करें जो दिखाए कि प्रत्येक कॉलम में कोई वैल्यू missing है या नहीं.
- प्रत्येक कॉलम में missing values की कुल संख्या का bar plot बनाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import matplotlib.pyplot with alias plt
import matplotlib.pyplot as plt
# Check individual values for missing values
print(____)
# Check each column for missing values
print(____)
# Bar plot of missing values by variable
____
# Show plot
plt.show()