一貫性の確認
この演習およびこの章全体を通して、サンフランシスコ空港に関する航空会社の顧客アンケートの回答を含む airlines DataFrame を使用します。
この DataFrame には、航空会社や目的地、待ち時間などのフライト情報に加え、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。また、アンケート列に対して正しい値をすべて格納した 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、一貫性のないアンケート回答を見つけて削除します。これは、動画演習で紹介した外部結合と内部結合の考え方を応用したものです。pandas パッケージは pd としてインポート済みで、airlines と categories の両 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 categories DataFrame
print(____)
# Print unique values of survey columns in airlines
print('Cleanliness: ', airlines['cleanliness'].____, "\n")
print('Safety: ', ____, "\n")
print('Satisfaction: ', ____, "\n")