1. Nauka
  2. /
  3. Kursy
  4. /
  5. Eksploracyjna analiza danych w Pythonie

Connected

ćwiczenie

Postępowanie z brakującymi danymi

Przed przystąpieniem do analizy warto zadbać o brakujące dane.

Jednym ze sposobów jest usunięcie wierszy z brakującymi wartościami, jeśli stanowią one niewielki odsetek danych – zazwyczaj przyjmuje się próg pięciu procent.

Pracując ze zbiorem danych o cenach biletów lotniczych, przechowywanym jako DataFrame biblioteki pandas o nazwie planes, policzysz liczbę brakujących wartości we wszystkich kolumnach, obliczysz pięć procent wszystkich wartości, użyjesz tego progu do usunięcia obserwacji, a następnie sprawdzisz, ile brakujących wartości pozostało w zbiorze.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Wyświetl liczbę brakujących wartości w każdej kolumnie DataFrame.