Saknade värden
I den här övningen undersöker vi saknade värden. När du arbetar med data stöter du förr eller senare på saknade värden. De kan uppstå av många anledningar – de kan vara avsiktligt utelämnade eller ha fallit bort av misstag. Oavsett orsak är det viktigt att identifiera saknade värden innan du gör några ändringar eller drar slutsatser från dina data.
I det här exemplet visar du först saknade värden i varje kolumn och tar sedan bort rader med saknade värden från en kolumn. Exempeldata har redan laddats in i DataFrame:n sales_df.
Den här övningen är en del av kursen
Julia för medelnivå
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Describe the DataFrame to find columns with missing values
println(____(____))
# Count the number of rows in the DataFrame
println(____(____))