कस्टम NA मान सेट करें
डेटा exploration और cleaning का एक हिस्सा missing या NA मानों की जाँच करना और उन्हें संभालने का तरीका तय करना होता है. जब missing मानों को एक अलग डेटा टाइप माना जाता है, तो यह आसान हो जाता है. और ऐसे NA मानों पर विशेष रूप से काम करने वाले pandas फंक्शन उपलब्ध हैं. pandas कुछ मानों को अपने-आप missing मानता है, लेकिन हम na_values आर्ग्युमेंट के साथ अतिरिक्त NA संकेतक पास कर सकते हैं. यहाँ, आप यह सुनिश्चित करेंगे कि Vermont टैक्स डेटा में अमान्य ZIP कोड NA के रूप में कोड किए जाएँ.
pandas को pd के रूप में इम्पोर्ट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ सरल Data Ingestion
अभ्यास निर्देश
- एक डिक्शनरी
null_valuesबनाएँ, जिसमें बताया गया हो किzipcodeकॉलम में0को NA मान माना जाए. vt_tax_data_2016.csvलोड करें,na_valuesआर्ग्युमेंट और इस डिक्शनरी का उपयोग करते हुए ताकि अमान्य ZIP कोड missing के रूप में ट्रीट हों.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create dict specifying that 0s in zipcode are NA values
null_values = {____}
# Load csv using na_values keyword argument
data = pd.read_csv("vt_tax_data_2016.csv",
____)
# View rows with NA ZIP codes
print(data[data.zipcode.isna()])