Dados ausentes avançados
No exercício anterior, você viu como identificar quantos valores ausentes existem em cada coluna de um DataFrame e, em seguida, simplesmente remover quaisquer linhas que tenham valores ausentes. Mas e se houver muitas linhas com valores ausentes? E se você não quiser simplesmente começar a excluir linhas dos dados? É aqui que entra o conceito de substituição — você pode substituir os valores ausentes por outra coisa.
Neste exercício, você vai trabalhar com o mesmo DataFrame sales_df do exercício anterior, mas em vez de remover valores ausentes, você vai substituí-los em cada coluna pela média de todos os valores não ausentes. Você escreverá uma função que pode ser aplicada a qualquer coluna de um DataFrame.
Este exercício faz parte do curso
Julia intermediário
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Define a function replace_missing that takes one argument, the name of the column we want to modify
____ replace_missing(____)
end