Rilevare i valori mancanti
Di solito gli insiemi di dati contengono valori mancanti nascosti sostituiti con stringhe come 'NA', '.' o altre. In questo esercizio lavorerai con il dataset college, che contiene vari dettagli sugli studenti universitari. Il tuo compito è identificare i valori mancanti analizzando il dataset.
Per farlo, puoi usare il metodo .info() di pandas e la funzione sort() di numpy insieme al metodo .unique() per distinguere chiaramente il valore fittizio che rappresenta i dati mancanti.
Il file college.csv è già stato caricato per te. I pacchetti numpy e pandas sono già stati importati rispettivamente come np e pd.
Questo esercizio fa parte del corso
Gestire i dati mancanti in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Read the dataset 'college.csv'
college = ___
print(college.head())