मिसिंग डेटा
इस अभ्यास में, आइए मिसिंग वैल्यूज़ की जाँच करें। डेटा के साथ काम करते समय, आपको मिसिंग वैल्यूज़ ज़रूर मिलेंगी। ये कई कारणों से हो सकती हैं — कुछ जानबूझकर छोड़ी गई हों, या गलती से छूट गई हों। किसी भी स्थिति में, अपने डेटा से कोई बदलाव करने या निष्कर्ष निकालने से पहले मिसिंग वैल्यूज़ की पहचान करना बेहद ज़रूरी है।
इस उदाहरण में, आप पहले डेटा की प्रत्येक कॉलम में मिसिंग वैल्यूज़ दिखाएँगे, और फिर एक कॉलम से मिसिंग वैल्यूज़ हटाएँगे। आपके लिए सैंपल डेटा DataFrame sales_df में लोड कर दिया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Julia
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Describe the DataFrame to find columns with missing values
println(____(____))
# Count the number of rows in the DataFrame
println(____(____))