Imputarea și completarea valorilor lipsă folosind medii
Când vrei să îți faci propria analiză, vei folosi probabil propriile date. Seturile de date au adesea valori lipsă. În acest exercițiu, vei exersa imputarea acestor valori lipsă. Imputarea valorilor lipsă este importantă, deoarece nu vrei ca ele să devină un obstacol în analiză.
pandas a fost încărcat cu aliasul pd, iar NumPy a fost încărcat cu aliasul np. Un DataFrame pandas numit dataset a fost încărcat pentru tine. Acesta conține coloana "Total Current Liabilities", care are câteva valori lipsă.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza situațiilor financiare în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)