Înlocuirea valorilor lipsă ascunse

În cele două exerciții anterioare, ai lucrat la identificarea și gestionarea valorilor lipsă la importul unui set de date. În acest exercițiu, vei identifica valorile lipsă ascunse din date și le vei trata corespunzător. Vei folosi setul de date diabetes, care a fost deja încărcat pentru tine.

DataFrame-ul diabetes conține valori de 0 în coloana BMI. Însă BMI nu poate fi 0 – în locul acestor valori ar trebui să apară NaN. În acest exercițiu, vei învăța să depistezi astfel de inconsistențe. Vei efectua o analiză simplă a datelor pentru a identifica valorile lipsă și a le înlocui. Atât numpy, cât și pandas au fost importate în DataFrame-ul tău ca np, respectiv pd.

În plus, poți explora setul de date folosind, de exemplu, .head(), .info() etc., pentru a te familiariza mai bine cu acesta.