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データセットのクリーニング

心疾患データセットのような実データは、重複や欠損値を含むなど、しばしば汚れています。この演習では、本章で学んだスキルを使って心疾患データセットのデータクリーニングを行います。データセットはすでに読み込まれています。EDA の結果に基づき、一般的なクリーニング処理を特定し実行してください。具体的には、空の列を削除し、重複行をドロップし、心電図の指標に関わる restecg 列に対して欠損値の補完を行います。Pandaspd としてインポート済みで、心疾患データセットは heart_disease_df という pandas の DataFrame に格納されています。

この演習はコースの一部です

End-to-End Machine Learning

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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。

# Drop empty columns
heart_disease_column_dropped = heart_disease_df.____(____, ____)
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