เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การแทนที่ค่าที่หายไป

อีกวิธีหนึ่งในการจัดการค่าที่หายไปคือการแทนที่ด้วยค่าเดียวกันทั้งหมด สำหรับตัวแปรเชิงตัวเลข ตัวเลือกหนึ่งคือแทนที่ด้วย 0 ซึ่งจะทำในแบบฝึกหัดนี้ อย่างไรก็ตาม การแทนที่ค่าที่หายไปหมายความว่าต้องตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับความหมายของค่าเหล่านั้น ในที่นี้จะสมมติว่าตัวเลขที่หายไปหมายถึงไม่มีการขายอะโวคาโดประเภทนั้นในสัปดาห์นั้น

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้เห็นว่าการแทนที่ค่าที่หายไปส่งผลต่อการกระจายของตัวแปรอย่างไรผ่านฮิสโตแกรม สามารถพล็อตฮิสโตแกรมของหลายตัวแปรพร้อมกันได้ดังนี้:

dogs[["height_cm", "weight_kg"]].hist()

pandas ถูก import มาในชื่อ pd และ matplotlib.pyplot ถูก import มาในชื่อ plt โดยมีชุดข้อมูล avocados_2016 พร้อมใช้งานแล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจัดการข้อมูลด้วย pandas

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# List the columns with missing values
cols_with_missing = ["small_sold", "large_sold", "xl_sold"]

# Create histograms showing the distributions cols_with_missing
avocados_2016[____].____

# Show the plot
____
แก้ไขและรันโค้ด