Wykrywanie brakujących wartości

Zbiory danych często zawierają ukryte brakujące wartości zapisane jako 'NA', '.' lub inne symbole zastępcze. W tym ćwiczeniu będziesz pracować ze zbiorem danych college, który zawiera różne informacje o studentach. Twoim zadaniem jest zidentyfikowanie brakujących wartości poprzez analizę tego zbioru.

Możesz w tym celu użyć metody .info() z biblioteki pandas oraz funkcji sort() z biblioteki numpy w połączeniu z metodą .unique(), aby wyraźnie odróżnić wartości zastępcze reprezentujące brakujące dane.

Plik college.csv został już wczytany. Biblioteki numpy i pandas są zaimportowane odpowiednio jako np i pd.

Wczytaj plik CSV ze zbiorem danych do DataFrame biblioteki pandas.

ćwiczenie

Wykrywanie brakujących wartości

Instrukcje 1/4

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje 1/4

ćwiczenie