НачатьНачать бесплатно

Удаление пропущенных данных

В этом упражнении вы удалите строки, в которых определённые столбцы содержат пропущенные значения. Вам предстоит проанализировать столбцы length_of_time, state и type. Удалите все строки, в которых хотя бы один из этих трёх столбцов содержит пропуск.

Это упражнение является частью курса

Предобработка данных для машинного обучения на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Выведите количество пропущенных значений в столбцах length_of_time, state и type — именно в таком порядке — с помощью методов .isna() и .sum().
  • Удалите строки, в которых хотя бы в одном из этих столбцов есть пропущенное значение.
  • Выведите атрибут shape нового набора данных ufo_no_missing.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Count the missing values in the length_of_time, state, and type columns, in that order
print(ufo[[____, ____, ____]].____.____)

# Drop rows where length_of_time, state, or type are missing
ufo_no_missing = ____

# Print out the shape of the new dataset
print(____)
Редактировать и запускать код