欠損値の置き換え
欠損値を処理するもう一つの方法は、すべての欠損値を同じ値で置き換えることです。数値変数の場合、値を0に置き換えるという選択肢があります。ここではこの方法を使います。ただし、欠損値を置き換えるときは、その欠損値が何を意味するのかについて仮定を置くことになります。今回は、販売数が欠損している場合、その週はそのアボカドの種類の販売がなかったものと仮定します。
この演習では、欠損値を置き換えることで変数の分布がどのように変わるかを、ヒストグラムを使って確認します。複数の変数のヒストグラムは、次のように一度に描画できます。
dogs[["height_cm", "weight_kg"]].hist()
pandas は pd としてインポートされており、matplotlib.pyplot は plt としてインポートされています。avocados_2016 データセットはすでに用意されています。
この演習はコースの一部です
pandas によるデータ操作
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。
# List the columns with missing values
cols_with_missing = ["small_sold", "large_sold", "xl_sold"]
# Create histograms showing the distributions cols_with_missing
avocados_2016[____].____
# Show the plot
____