Brakujące wartości
Bardzo rzadko zdarza się, żeby zbiór danych nie zawierał żadnych brakujących wartości. W pandas brakujące wartości są reprezentowane jako NaN. Do ich wykrywania możesz użyć funkcji isnull().
pd.isnull(df['column']) zwróci True, jeśli wartość jest brakująca,
lub False, jeśli wartość jest obecna.
W porównaniu z R, brakujące wartości w Pythonie zachowują się nieco inaczej.
Na przykład metoda .mean() automatycznie ignoruje brakujące wartości.
Możesz też zastąpić brakujące wartości za pomocą metody .fillna(). Zastępuje ona wszystkie brakujące wartości w kolumnie podaną wartością.
W tym ćwiczeniu zmodyfikowaliśmy zbiór danych tips tak, aby zawierał pewne brakujące wartości.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Python dla użytkowników R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Print the rows where total_bill is missing
print(tips.loc[____(____)])