Mean और median imputation
जब आपके पास बड़े पैमाने पर डेटा हो, तो missing values को इम्प्यूट करना एक बेहतरीन तरीका है। सबसे सरल तरीकों में किसी constant से भरना, वैरिएबल के mean से भरना, या median और mode जैसे अन्य बेसिक सांख्यिकीय (statistical) पैरामीटर्स का उपयोग करना शामिल है.
इस अभ्यास में, आप प्रत्येक कॉलम के लिए missing values को mean और median से इम्प्यूट करेंगे। आपके लिए DataFrame diabetes लोड कर दिया गया है। sklearn.impute से SimpleImputer() भी इम्पोर्ट किया जा चुका है, ताकि आप इसका उपयोग कर सकें.
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।
# Make a copy of diabetes
diabetes_mean = diabetes.copy(deep=True)
# Create mean imputer object
mean_imputer = SimpleImputer(___=___)
# Impute mean values in the DataFrame diabetes_mean
diabetes_mean.iloc[:, :] = mean_imputer.___(___)