行方不明の投資家
欠損データの処理は、データサイエンスで最もよく行われる作業の一つです。欠損の種類もさまざまであれば、その解決策もさまざまです。
banking DataFrame の新しいバージョンを受け取りました。このデータには、新規および既存顧客の保有額と投資額が含まれていますが、inv_amount の値が欠損している行があります。
25歳未満の顧客の多くはまだ投資口座を持っていないことがわかっており、それが欠損の原因になっている可能性があります。pandas、missingno、matplotlib.pyplot はそれぞれ pd、msno、plt としてインポート済みです。また、banking DataFrame は環境内に用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonによるデータクリーニング
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。
# Print number of missing values in banking
print(____)
# Visualize missingness matrix
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