Missing values को replace करना
Missing values को संभालने का एक और तरीका है कि उन्हें एक ही वैल्यू से replace कर दिया जाए। Numerical वैरिएबल्स के लिए एक विकल्प 0 से replace करना है — आप यहाँ यही करेंगे। हालाँकि, जब आप missing values replace करते हैं, तो आप यह मान लेते हैं कि missing value का अर्थ क्या है। इस केस में, आप मानेंगे कि अगर बेचे गए नंबर मिसिंग हैं, तो उस हफ्ते उस avocado टाइप की कोई सेल नहीं हुई।
इस अभ्यास में, आप देखेंगे कि missing values को replace करने से histograms के ज़रिए किसी वैरिएबल के distribution पर क्या असर पड़ता है। आप एक बार में कई वैरिएबल्स के लिए histogram ऐसे प्लॉट कर सकते हैं:
dogs[["height_cm", "weight_kg"]].hist()
pandas को pd नाम से और matplotlib.pyplot को plt नाम से import किया गया है। avocados_2016 डेटासेट उपलब्ध है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ Data Manipulation
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# List the columns with missing values
cols_with_missing = ["small_sold", "large_sold", "xl_sold"]
# Create histograms showing the distributions cols_with_missing
avocados_2016[____].____
# Show the plot
____