Znajdowanie niespójności
W tym ćwiczeniu, a także przez cały rozdział, będziesz pracować z DataFrame airlines, który zawiera odpowiedzi z ankiety dotyczącej lotniska San Francisco, wypełnionej przez pasażerów linii lotniczych.
DataFrame zawiera metadane dotyczące lotów – m.in. linię lotniczą, cel podróży, czasy oczekiwania, a także odpowiedzi na kluczowe pytania dotyczące czystości, bezpieczeństwa i satysfakcji. Powstał również dodatkowy DataFrame o nazwie categories, zawierający wszystkie poprawne wartości dla kolumn ankiety.
W tym ćwiczeniu użyjesz obu tych DataFrame'ów, aby znaleźć odpowiedzi ankietowe z niespójnymi wartościami, a następnie je usunąć – wykonując w praktyce złączenie zewnętrzne i wewnętrzne (outer i inner join) na obu tych DataFrame'ach, tak jak pokazano w materiale wideo. Biblioteka pandas została już zaimportowana jako pd, a DataFrame'y airlines i categories są dostępne w twoim środowisku.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Czyszczenie danych w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Print categories DataFrame
print(____)
# Print unique values of survey columns in airlines
print('Cleanliness: ', airlines['cleanliness'].____, "\n")
print('Safety: ', ____, "\n")
print('Satisfaction: ', ____, "\n")