डमी मान भरें
जैसे आपने कॉलमों के बीच missing से missing मानों के किसी संबंध को ढूँढने की कोशिश की थी, वैसे ही कॉलमों के बीच missing से non-missing मानों का कोई संबंध है या नहीं, यह देखना भी ज़रूरी है। इससे आपको डेटा में missingness के संभावित कारणों का पता चलेगा.
ऊपर दिए गए चित्र में, आप देख सकते हैं कि Serum Insulin के missing मान BMI मानों की पूरी रेंज में फैले हुए हैं। इसका मतलब है कि यहाँ कोई संबंध नहीं है!
इस अभ्यास में, आप एक फंक्शन लिखेंगे जो डमी मान जनरेट करेगा ताकि ऊपर जैसा scatter plot बनाया जा सके (अगले अभ्यास में)। डमी मान बनाने के लिए आपको रैंडम मानों को किसी कॉलम की रेंज के अनुसार एक scaling factor से स्केल करना होगा और फिर उन्हें शिफ्ट करना होगा.
आपके लिए numpy.random से फंक्शन rand() इम्पोर्ट कर दिया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Missing Data से निपटना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
def fill_dummy_values(df):
df_dummy = df.copy(deep=True)
for col_name in df_dummy:
col = df_dummy[col_name]
# Calculate column range
col_range = ___ - ___
return df_dummy