Saknade värden

Det är mycket ovanligt att hitta en datamängd som inte innehåller några saknade värden. Saknade värden representeras som NaN i pandas. Du kan använda pandas-funktionen isnull() för att kontrollera om värden saknas. pd.isnull(df['column']) returnerar True om värdet saknas, eller False om inga värden saknas.

Jämfört med R beter sig saknade värden lite annorlunda i Python. Metoden .mean() ignorerar till exempel automatiskt saknade värden i Python. Du kan också ersätta saknade värden med metoden .fillna(). Den ersätter alla saknade värden i kolumnen med det angivna värdet.

I den här övningen har vi modifierat datamängden tips så att den innehåller några saknade värden.