Analiza procentului de valori lipsă
Înainte de a trata valorile lipsă, este esențial să analizezi factorii care le înconjoară. Primul pas constă în a analiza cantitatea de date lipsă, adică numărul de valori absente pentru fiecare variabilă. În acest exercițiu, vei calcula numărul total de valori lipsă per coloană și vei determina procentul acestora.
Vei încărca setul de date 'airquality' parsând coloana Date, după care vei calcula suma valorilor lipsă și gradul de lipsă (în procente) pe DataFrame-ul de nulitate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Gestionarea datelor lipsă în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Load the air-quality.csv dataset
airquality = pd.read_csv(___, parse_dates=[___], index_col=___)