Detectarea valorilor lipsă
Seturile de date conțin adesea valori lipsă mascate prin substituenți precum 'NA', '.' sau altele. În acest exercițiu, vei lucra cu setul de date college, care include diverse informații despre studenți. Sarcina ta este să identifici valorile lipsă analizând setul de date.
Poți folosi metoda .info() din pandas și funcția sort() din numpy împreună cu metoda .unique() pentru a distinge clar substituentul care reprezintă datele lipsă.
Fișierul college.csv a fost deja încărcat. Pachetele numpy și pandas au fost deja importate ca np, respectiv pd.
Acest exercițiu face parte din cursul
Gestionarea datelor lipsă în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Read the dataset 'college.csv'
college = ___
print(college.head())