平均を使って欠損値を補完・埋める
実際に分析を行うときは、みなさん自身のデータを使うことが多いはずです。多くのデータセットには一部に欠損値が含まれます。この演習では、その欠損値を補完する練習をします。欠損値は分析の妨げになるため、適切に補完することが重要です。
pandas はエイリアス pd、NumPy はエイリアス np として読み込まれています。dataset という pandas の DataFrame も用意されています。"Total Current Liabilities" 列があり、その中にいくつか欠損値が含まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ財務諸表分析
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Impute missing value using average non-missing values by company
impute_by_company = dataset.____
# Impute missing value using average non-missing values by industry
impute_by_comp_type = dataset.____
print(impute_by_company)
print(impute_by_comp_type)