เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การแทนค่าที่หายไปด้วยเปอร์เซ็นไทล์

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกการแทนค่าที่หายไปต่อจากแบบฝึกหัดก่อนหน้า แต่คราวนี้จะใช้เปอร์เซ็นไทล์แทนค่าเฉลี่ย ซึ่งเป็นวิธีที่ให้การประมาณค่าแบบอนุรักษ์นิยมได้ดี ขั้นตอนพื้นฐานในการแทนค่าที่หายไปด้วยเปอร์เซ็นไทล์มีดังนี้

  • ลบค่าที่หายไปออกจากคอลัมน์ที่ต้องการ
  • จากนั้นคำนวณเปอร์เซ็นไทล์ที่ 70 ของตัวเลขในคอลัมน์ที่เหลือ
  • ค่าที่แย่ที่สุดในเปอร์เซ็นไทล์ที่ 70 ขึ้นอยู่กับคอลัมน์ที่ใช้คำนวณ:
    • ตัวอย่างเช่น สินทรัพย์จำนวนมากถือเป็นสิ่งที่ดี ดังนั้นสินทรัพย์น้อยจึงถือว่าแย่กว่า ค่าที่แย่ที่สุดในเปอร์เซ็นไทล์ที่ 70 ของสินทรัพย์คือเปอร์เซ็นไทล์ที่ 30 ของสินทรัพย์นั่นเอง
    • ในทางกลับกัน หนี้สินจำนวนมากถือเป็นสิ่งที่ไม่ดี ดังนั้นค่าที่แย่ที่สุดในเปอร์เซ็นไทล์ที่ 70 ของหนี้สินคือเปอร์เซ็นไทล์ที่ 70 ของหนี้สินนั่นเอง

ได้โหลด pandas ด้วย alias pd และ NumPy ด้วย alias np แล้ว รวมถึง DataFrame ของ pandas ชื่อ dataset ที่มีคอลัมน์ "Total Current Liabilities" ซึ่งมีค่าที่หายไปอยู่บางส่วน

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์งบการเงินด้วย Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Impute missing value with 70th percentile non-missing values of company
impute_by_company = ___

# Impute missing value with 70th percentile non-missing values of industry
impute_by_comp_type = ____

print(impute_by_company)
print(impute_by_comp_type)
แก้ไขและรันโค้ด