결측 데이터 삭제
이번 연습에서는 특정 열에 결측값이 있는 일부 행을 제거해 보겠습니다. 확인할 열은 length_of_time 열, state 열, 그리고 type 열입니다. 이 세 열 중 하나라도 결측값이 있는 행은 모두 삭제할 거예요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Machine Learning 전처리
연습 안내
.isna()와.sum()을 사용해length_of_time,state,type열의 결측값 개수를 해당 순서대로 출력하세요.- 이 열들 중 하나라도 결측값이 있는 행을 삭제하세요.
- 새로 만든
ufo_no_missing데이터셋의shape를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Count the missing values in the length_of_time, state, and type columns, in that order
print(ufo[[____, ____, ____]].____.____)
# Drop rows where length_of_time, state, or type are missing
ufo_no_missing = ____
# Print out the shape of the new dataset
print(____)