Замена пропущенных значений медианой
Дана таблица basetable с предиктивной переменной age, содержащей пропущенные значения для ряда доноров. Хорошей практикой является замена этих пропусков медианным возрастом доноров.
Это упражнение является частью курса
Средний уровень прогностической аналитики на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите медианный возраст всех доноров и сохраните результат в переменную
median_age. - Замените пропущенные значения в столбце
ageнаmedian_age. - Вычислите медианный возраст всех доноров после выполненной замены.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Calculate the median of age
median_age = ____["____"].____()
print(median_age)
# Replace missing values by the median
basetable["age"] = ____["____"].____(____)
# Calculate the median of age after replacement
median_age = ____["____"].____()
print(median_age)