Individuare i valori mancanti
I valori mancanti sono ovunque e non vuoi che interferiscano con il tuo lavoro. Alcune funzioni ignorano i dati mancanti di default, ma non è sempre il comportamento desiderato. Alcune funzioni non gestiscono affatto i valori mancanti, quindi è necessario sistemarli prima di poterle usare. Se non sai dove si trovano i valori mancanti, o se esistono, potresti commettere errori nell'analisi. In questo esercizio determinerai se ci sono valori mancanti nel dataset e, in caso affermativo, quanti.
pandas è stato importato come pd e avocados_2016 è disponibile. Copre solo le vendite del 2016 ed è organizzato in orizzontale più che avocados, con una colonna per ciascuna dimensione dell'avocado: date, avg_price, total_sold, small_sold, large_sold, xl_sold, total_bags_sold, small_bags_sold, large_bags_sold e xl_bags_sold.
Questo esercizio fa parte del corso
Manipolazione dei dati con pandas
Istruzioni dell'esercizio
- Stampa un DataFrame che mostri se ciascun valore in
avocados_2016è mancante o meno. - Stampa un riepilogo che mostri se in ciascuna colonna manca almeno un valore oppure no.
- Crea un grafico a barre con il numero totale di valori mancanti in ogni colonna.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Import matplotlib.pyplot with alias plt
import matplotlib.pyplot as plt
# Check individual values for missing values
print(____)
# Check each column for missing values
print(____)
# Bar plot of missing values by variable
____
# Show plot
plt.show()