Usuwanie brakujących danych
Teraz, gdy już poznałeś zbiór danych volunteer i rozumiesz jego strukturę oraz zawartość, czas zacząć usuwać brakujące wartości.
W tym ćwiczeniu usuniesz zarówno kolumny, jak i wiersze, aby utworzyć podzbiór zbioru danych volunteer.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Preprocessing w uczeniu maszynowym w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Usuń kolumny
LatitudeiLongitudeze zbioruvolunteeri zapisz wynik jakovolunteer_cols. - Utwórz podzbiór
volunteer_cols, usuwając wiersze zawierające brakujące wartości w kolumniecategory_desc, i zapisz go w nowej zmiennej o nazwievolunteer_subset. - Sprawdź atrybut
.shapezmiennejvolunteer_subset, aby upewnić się, że operacja przebiegła poprawnie.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Drop the Latitude and Longitude columns from volunteer
volunteer_cols = ____
# Drop rows with missing category_desc values from volunteer_cols
volunteer_subset = ____
# Print out the shape of the subset
print(____.____)