Saknade värden
Nu ska vi utforska olika metoder för att hantera saknade värden.
Det är viktigt att känna till olika sätt att hantera saknade värden, eftersom du inte alltid har möjlighet att ta bort observationer från datamängden.
Datamängden data och pandas as pd är tillgängliga i din session.
Den här övningen är en del av kursen
Analysera IoT-data i Python
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Print head of the DataFrame
print(data.head())
# Drop missing rows
data_clean = ____
____