การค้นหาค่าที่ขาดหายไป
ค่าที่ขาดหายไปมีอยู่ทั่วไป และไม่ควรปล่อยให้ค่าเหล่านี้มารบกวนการทำงาน ฟังก์ชันบางตัวจะละเลยข้อมูลที่ขาดหายไปโดยค่าเริ่มต้น แต่นั่นอาจไม่ใช่พฤติกรรมที่ต้องการเสมอไป ฟังก์ชันบางตัวไม่สามารถจัดการกับค่าที่ขาดหายไปได้เลย จึงต้องจัดการกับค่าเหล่านี้ก่อนจึงจะใช้งานได้ หากไม่รู้ว่าค่าที่ขาดหายไปอยู่ตรงไหน หรือไม่รู้ด้วยซ้ำว่ามีอยู่หรือไม่ ก็อาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์ได้ ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะตรวจสอบว่ามีค่าที่ขาดหายไปในชุดข้อมูลหรือไม่ และถ้ามี มีจำนวนเท่าใด
pandas ถูกนำเข้ามาในชื่อ pd แล้ว และมี avocados_2016 ให้ใช้งาน ชุดข้อมูลนี้ครอบคลุมเฉพาะยอดขายปี 2016 และมีโครงสร้างที่กว้างกว่า avocados โดยมีหนึ่งคอลัมน์ต่อขนาดของอะโวคาโด ได้แก่ date, avg_price, total_sold, small_sold, large_sold, xl_sold, total_bags_sold, small_bags_sold, large_bags_sold และ xl_bags_sold
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การจัดการข้อมูลด้วย pandas
คำแนะนำการฝึกหัด
- พิมพ์ DataFrame ที่แสดงว่าค่าแต่ละค่าใน
avocados_2016ขาดหายไปหรือไม่ - พิมพ์สรุปที่แสดงว่ามีค่า ใดค่าหนึ่ง ในแต่ละคอลัมน์ขาดหายไปหรือไม่
- สร้างกราฟแท่งแสดงจำนวนค่าที่ขาดหายไปทั้งหมดในแต่ละคอลัมน์
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Import matplotlib.pyplot with alias plt
import matplotlib.pyplot as plt
# Check individual values for missing values
print(____)
# Check each column for missing values
print(____)
# Bar plot of missing values by variable
____
# Show plot
plt.show()