ÎncepețiÎncepe gratuit

Investitori lipsă

Gestionarea valorilor lipsă este una dintre cele mai frecvente sarcini în știința datelor. Există mai multe tipuri de date lipsă, precum și mai multe tipuri de soluții pentru acestea.

Tocmai ai primit o nouă versiune a DataFrame-ului banking, care conține date despre sumele deținute și investite de clienții noi și existenți. Totuși, există rânduri cu valori lipsă pentru inv_amount.

Știi cu certitudine că majoritatea clienților sub 25 de ani nu au încă conturi de investiții și bănuiești că acest lucru ar putea fi cauza valorilor lipsă. Pachetele pandas, missingno și matplotlib.pyplot au fost importate ca pd, msno și, respectiv, plt. DataFrame-ul banking se află în mediul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Curățarea datelor în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Print number of missing values in banking
print(____)

# Visualize missingness matrix
____
____
Editează și rulează codul