НачатьНачать бесплатно

Заполнение пропущенных значений в непрерывных данных

В предыдущем уроке вы познакомились с различными способами удаления пропущенных значений и замены их фиксированной строкой. Эти подходы вполне оправданы во многих ситуациях — особенно при работе с категориальными столбцами, — однако их применимость к непрерывным данным ограничена. В таких случаях наиболее разумным решением может быть заполнение пропусков значением, вычисленным на основе имеющихся данных в столбце.

Это упражнение является частью курса

Конструирование признаков для машинного обучения в Python

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Print the first five rows of StackOverflowJobsRecommend column
print(____)
Редактировать и запускать код