Imputando e preenchendo valores ausentes usando médias
Quando você for fazer sua análise, provavelmente usará seus próprios dados. Conjuntos de dados frequentemente têm alguns valores ausentes. Neste exercício, você vai praticar a imputação desses valores. Imputar valores ausentes é importante para que eles não se tornem um obstáculo na sua análise.
pandas foi carregado com o alias pd e NumPy foi carregado com o alias np. Um DataFrame do pandas chamado dataset já foi carregado para você. Ele tem a coluna "Total Current Liabilities", que contém alguns valores ausentes.
Este exercício faz parte do curso
Análise de Demonstrativos Financeiros em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Impute missing value using average non-missing values by company
impute_by_company = dataset.____
# Impute missing value using average non-missing values by industry
impute_by_comp_type = dataset.____
print(impute_by_company)
print(impute_by_comp_type)