Removendo dados ausentes
Neste exercício, você vai remover algumas linhas em que certas colunas têm valores ausentes. Você vai analisar as colunas length_of_time, state e type. Você vai descartar qualquer linha que contenha um valor ausente em pelo menos uma dessas três colunas.
Este exercício faz parte do curso
Pré-processamento para Machine Learning em Python
Instruções do exercício
- Imprima o número de valores ausentes nas colunas
length_of_time,stateetype, nessa ordem, usando.isna()e.sum(). - Remova as linhas que têm valores ausentes em pelo menos uma dessas colunas.
- Imprima o
shapedo novo conjunto de dadosufo_no_missing.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Count the missing values in the length_of_time, state, and type columns, in that order
print(ufo[[____, ____, ____]].____.____)
# Drop rows where length_of_time, state, or type are missing
ufo_no_missing = ____
# Print out the shape of the new dataset
print(____)