1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Julia średnio zaawansowana
Connected

ćwiczenie

Zaawansowana obsługa brakujących danych

W poprzednim ćwiczeniu poznałeś sposób na sprawdzenie, ile brakujących wartości znajduje się w każdej kolumnie DataFrame, a następnie proste usunięcie wierszy zawierających takie wartości. Co jednak zrobić, gdy takich wierszy jest bardzo dużo? Co jeśli nie chcesz po prostu usuwać danych? Tu właśnie przydaje się koncepcja zastępowania – brakujące wartości można zastąpić czymś innym.

W tym ćwiczeniu będziesz pracować z tym samym DataFrame sales_df co poprzednio, ale zamiast usuwać brakujące wartości, zastąpisz je średnią ze wszystkich wartości niepustych w danej kolumnie. Napiszesz funkcję, którą będzie można zastosować do dowolnej kolumny DataFrame.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Zdefiniuj funkcję o nazwie replace_missing(), która przyjmuje jeden argument: column_name.