Missing value dummy बनाना
एक basetable दिया गया है, जिसमें एक predictive वैरिएबल "total_donations" है जो दर्शाता है कि किसी donor ने अब तक कुल कितनी donations की हैं. इस वैरिएबल में missing वैल्यू हो सकती है, जो यह दर्शाती है कि उस donor ने पहले कभी donation नहीं किया. यह अपने आप में महत्वपूर्ण जानकारी है, इसलिए एक वैरिएबल "no_donations" बनाना उचित है जो बताए कि "total_donations" missing है या नहीं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Predictive Analytics in Python
अभ्यास निर्देश
basetableमें नया कॉलम "no_donations" बनाएँ, जिसका मान 1 हो अगरtotal_donationsmissing है, अन्यथा 0.total_donationsमें missing वैल्यू की संख्या निकालकरnumber_naमें असाइन करें.- missing वैल्यू का प्रतिशत प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create dummy indicating missing values
basetable["____"] = pd.Series([____ if b else ____ for b in basetable["total_donations"].isna()])
# Calculate number of missing values
number_na = sum(____["no_donations"] == ____)
# Calculate percentage of missing values
print(round(____ / ____(____), 2))