隠れた欠損値を置き換える

前の2つの演習では、データセットの読み込み時に欠損値を特定し、対処する方法を学びました。この演習では、データ内に潜んでいる欠損値を見つけて処理します。すでに読み込まれている diabetes データセットを使います。

diabetes の BMI 列には 0 が含まれています。しかし、BMI が 0 になることはありません。本来は NaN であるべきです。この演習では、そのような不整合を見つける方法を学びます。簡単なデータ分析で欠損値を見抜き、置き換えていきます。numpy と pandas はそれぞれ np と pd としてすでにインポートされています。

また、データセットに慣れるために、.head() や .info() を表示するなど、自由に確認してみてください。