欠損データを見つける
実際のKaggleデータセットで欠損値の補完に取り組みましょう。この演習では、Kaggleの「Two sigma connect: rental listing inquiries」コンペティションから抽出したサンプルデータを使用します。
補完に進む前に、各特徴量にどれだけの欠損値があるかを把握する必要があります。さらに、欠損がある特徴量については、そのデータ型も確認しておきましょう。
この演習はコースの一部です
Pythonで挑むKaggleコンペティション
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。
# Read dataframe
twosigma = ____
# Find the number of missing values in each column
print(____.____().____())