Zastępowanie brakujących wartości

W poprzednim ćwiczeniu przeanalizowałeś zbiór danych dotyczący uczelni i zidentyfikowałeś, że '.' reprezentuje brakującą wartość w danych. W tym ćwiczeniu poznasz najlepszy sposób obsługi takich wartości za pomocą modułu pandas.

Dowiesz się, jak obsługiwać takie wartości podczas importowania pliku CSV do pandas – za pomocą funkcji read_csv() i odpowiedniego ustawienia argumentu na_values, który pozwala określić brakujące wartości w DataFrame.

Zbiór danych został wczytany jako college.csv. Biblioteki pandas i numpy zostały już zaimportowane odpowiednio jako pd i np.

Wczytaj zbiór danych 'college.csv' do DataFrame college, ustawiając odpowiednie brakujące wartości.

ćwiczenie

Zastępowanie brakujących wartości

Instrukcje 1/2

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

Instrukcje 1/2

ćwiczenie