Missing डेटा को Impute करें
आपने पाया है कि Rental Listing Inquiries डेटासेट में "price" और "building_id" कॉलम में missing वैल्यूज़ हैं. इसलिए, डेटा को मॉडल्स में पास करने से पहले आपको इन वैल्यूज़ को impute करना होगा.
न्यूमेरिकल फीचर "price" को non-missing prices के mean वैल्यू से एन्कोड किया जाएगा.
कैटेगॉरिकल फीचर "building_id" को सबसे ज्यादा आने वाली केटेगरी से impute करना अच्छा विचार नहीं है, क्योंकि इसका मतलब होगा कि जिन अपार्टमेंट्स में "building_id" missing है, वे सभी सबसे लोकप्रिय बिल्डिंग में हैं. बेहतर तरीका है कि इसे एक नई केटेगरी से impute किया जाए.
Competiton डेटा वाला DataFrame rental_listings आपके लिए पढ़ा जा चुका है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Kaggle प्रतियोगिता जीतना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import SimpleImputer
from sklearn.impute import SimpleImputer
# Create mean imputer
mean_imputer = ____(strategy='____')
# Price imputation
rental_listings[['price']] = mean_imputer.____(____[[____]])