欠損データの処理

分析を始める前に、欠損データに対処することが重要です。

欠損値がデータ全体に占める割合が小さい場合、通常は5%程度であれば、欠損値を削除するという方法があります。

planes という名前のpandas DataFrameに格納された航空券価格のデータセットを使います。すべての列について欠損値の数を数え、全体の値の5%を計算し、その値を閾値として観測値を削除した後、データセットに欠損値がいくつ残っているかを確認します。