Imputarea valorilor NaN

Să încercăm să imputăm câteva valori folosind metoda .transform(). În exercițiul anterior ai creat un DataFrame fheroes din care au fost eliminate toate grupurile cu un număr insuficient de observații pentru bmi. Coloana bmi conține însă multe valori lipsă (NaN-uri). Pornind de la două copii ale DataFrame-ului fheroes (imp_globmean și imp_grpmean), sarcina ta este să imputezi NaN-urile din coloana bmi cu media globală, respectiv cu media per grup definit de factorii Publisher și Alignment.

Indiciu: Seriile pandas și array-urile NumPy dispun de metoda specială .fillna(), care înlocuiește toate NaN-urile întâlnite cu valoarea specificată ca argument.

Acest exercițiu face parte din cursul

Exersarea întrebărilor de interviu de programare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Definește o funcție lambda care imputează valorile NaN dintr-o series cu media acesteia.
Imputează NaN-urile din coloana bmi a lui imp_globmean cu media globală.
Imputează NaN-urile din coloana bmi a lui imp_grpmean cu media per grup.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Define a lambda function that imputes NaN values in series
impute = lambda series: ____

# Impute NaNs in the bmi column of imp_globmean
imp_globmean['bmi'] = ____
print("Global mean = " + str(fheroes['bmi'].mean()) + "\n")

groups = imp_grpmean.groupby(['Publisher', 'Alignment'])

# Impute NaNs in the bmi column of imp_grpmean
imp_grpmean['bmi'] = groups[____].____
print(groups['bmi'].mean())

Editează și rulează codul