결측값 찾기
결측값은 어디에나 있으며, 작업에 방해가 되지 않도록 주의해야 합니다. 일부 함수는 기본적으로 결측 데이터를 무시하지만, 항상 원하는 동작은 아닐 수 있습니다. 또 어떤 함수는 결측값을 전혀 처리하지 못해서, 사용하기 전에 반드시 결측값을 먼저 처리해야 합니다. 결측값이 어디에 있는지, 혹은 존재하는지조차 모른다면 분석 과정에서 실수를 저지를 수 있습니다. 이번 연습 문제에서는 데이터셋에 결측값이 있는지, 있다면 몇 개나 있는지 확인해 보겠습니다.
pandas는 pd로 임포트되어 있으며, avocados_2016을 사용할 수 있습니다. 이 데이터는 2016년 판매 데이터만 포함하며, avocados보다 더 넓은 형태로 구성되어 있습니다. 아보카도 크기별로 하나의 열을 가지며, 열 구성은 date, avg_price, total_sold, small_sold, large_sold, xl_sold, total_bags_sold, small_bags_sold, large_bags_sold, xl_bags_sold입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas를 이용한 데이터 다루기
연습 안내
avocados_2016의 각 값이 결측값인지 여부를 보여주는 DataFrame을 출력하세요.- 각 열에 결측값이 하나라도 있는지 보여주는 요약 정보를 출력하세요.
- 각 열의 결측값 총개수를 나타내는 막대 그래프를 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import matplotlib.pyplot with alias plt
import matplotlib.pyplot as plt
# Check individual values for missing values
print(____)
# Check each column for missing values
print(____)
# Bar plot of missing values by variable
____
# Show plot
plt.show()