เติมค่าดัมมี
นอกจากการหาความสัมพันธ์ระหว่างค่าที่ขาดหายกับค่าที่ขาดหายในคอลัมน์ต่าง ๆ แล้ว การหาความสัมพันธ์ระหว่างค่าที่ขาดหายกับค่าที่ไม่ขาดหายก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจปัจจัยที่ทำให้ข้อมูลขาดหายได้ดียิ่งขึ้น
จากกราฟด้านบน จะเห็นว่าค่าที่ขาดหายของ Serum Insulin กระจายตัวอยู่ทั่วช่วงค่าของ BMI ซึ่งหมายความว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรนี้
ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะเขียนฟังก์ชันเพื่อสร้างค่าดัมมีสำหรับใช้สร้างกราฟ scatter plot ดังกล่าว (ในแบบฝึกหัดถัดไป) โดยการสร้างค่าดัมมีจะอาศัยการปรับสเกลค่าสุ่มให้อยู่ในช่วงของคอลัมน์ด้วย scaling factor และการเลื่อนค่า
ฟังก์ชัน rand() ถูก import มาจาก numpy.random ให้คุณแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การจัดการข้อมูลที่หายไปใน Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
def fill_dummy_values(df):
df_dummy = df.copy(deep=True)
for col_name in df_dummy:
col = df_dummy[col_name]
# Calculate column range
col_range = ___ - ___
return df_dummy