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Missing डेटा हटाना

इस अभ्यास में, आप कुछ ऐसी पंक्तियाँ हटाएँगे जिनमें चुने हुए कॉलम्स में missing वैल्यू हैं। आप length_of_time कॉलम, state कॉलम, और type कॉलम पर ध्यान देंगे। इन तीनों में से कम-से-कम किसी एक कॉलम में missing वैल्यू होने पर आप उस पंक्ति को हटा देंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Machine Learning के लिए Preprocessing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • .isna() और .sum() का उपयोग करके, क्रम से length_of_time, state, और type कॉलम्स में missing वैल्यू की संख्या प्रिंट करें.
  • उन पंक्तियों को हटा दें जिनमें इन कॉलम्स में से कम-से-कम किसी एक में missing वैल्यू है.
  • नए ufo_no_missing डेटासेट का shape प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Count the missing values in the length_of_time, state, and type columns, in that order
print(ufo[[____, ____, ____]].____.____)

# Drop rows where length_of_time, state, or type are missing
ufo_no_missing = ____

# Print out the shape of the new dataset
print(____)
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