一貫性を見つける
この演習およびこの章を通して、航空会社の顧客によるサンフランシスコ空港の調査回答を含む airlines DataFrame を扱います。
この DataFrame には、航空会社名、行き先、待ち時間といったフライトのメタデータに加えて、清潔さ、安全性、満足度に関する主要な質問への回答が含まれています。さらに、調査列に対する正しい可能な値をすべてまとめた categories という DataFrame も用意されています。
この演習では、これら2つの DataFrame を使って、値が不一致な調査回答を見つけて削除します。動画の演習で見たように、この操作は両 DataFrame に対する外部結合と内部結合を行うことに相当します。pandas パッケージは pd としてインポート済みで、airlines と categories の各 DataFrame は環境に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ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 categories DataFrame
print(____)
# Print unique values of survey columns in airlines
print('Cleanliness: ', airlines['cleanliness'].____, "\n")
print('Safety: ', ____, "\n")
print('Satisfaction: ', ____, "\n")