A caça aos valores ausentes
Perguntas sobre o tratamento de valores ausentes são parte essencial de qualquer entrevista de Machine Learning. Se você receber um conjunto de dados com valores ausentes e não tratá-los, é provável que seus resultados fiquem enviesados e que a acurácia do seu modelo diminua.
Neste exercício, você vai praticar a primeira etapa de pré-processamento: identificar e explorar formas de lidar com valores ausentes usando pandas e numpy em um conjunto de dados de empréstimos de clientes.
O conjunto de dados, que será usado em vários exercícios deste curso, está salvo no seu workspace como loan_data.
Veja onde você está no pipeline:
Este exercício faz parte do curso
Praticando perguntas de entrevista de Machine Learning em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import modules
import numpy as np
import pandas as pd
# Print missing values
print(____.____().____())