行の削除
特定の列が分析にとって重要であり、その列の欠損がデータ全体のごく一部であれば、その行をデータセットから取り除くのが合理的な場合があります。
このコースでは、driver_gender 列が多くの分析で重要になります。driver_gender が欠損している行はごく一部なので、これらの行をデータセットから削除します。
この演習はコースの一部です
pandasで警察活動を分析する
演習の手順
- 各列の欠損値の数を数えます。
.dropna()のsubsetパラメータに列名を渡して、driver_genderが欠損しているすべての行を削除します。- 各列の欠損値の数をもう一度数え、残っている行で
driver_genderが欠損していないことを確認します。 - DataFrame の
.shapeを確認し、残っている行数と列数を把握します。
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。
# Count the number of missing values in each column
print(ri.isnull().____)
# Drop all rows that are missing 'driver_gender'
ri.____(subset=[____], inplace=True)
# Count the number of missing values in each column (again)
print(ri.____.____)
# Examine the shape of the DataFrame
print(____)