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Eliminare i dati mancanti

In questo esercizio rimuoverai alcune righe in cui certe colonne hanno valori mancanti. Controllerai le colonne length_of_time, state e type. Eliminerai qualsiasi riga che contiene un valore mancante in almeno una di queste tre colonne.

Questo esercizio fa parte del corso

Preprocessing per il Machine Learning in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Stampa il numero di valori mancanti nelle colonne length_of_time, state e type, in quest'ordine, usando .isna() e .sum().
  • Elimina le righe che hanno valori mancanti in almeno una di queste colonne.
  • Stampa la shape del nuovo insieme di dati ufo_no_missing.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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