การจัดการค่าที่หายไปขั้นสูง
ในแบบฝึกหัดที่ผ่านมา คุณได้เรียนรู้วิธีตรวจสอบจำนวนค่าที่หายไปในแต่ละคอลัมน์ของ DataFrame และลบแถวที่มีค่าหายไปออก แต่ถ้าหากมีแถวที่มีค่าหายไปเป็นจำนวนมาก หรือไม่ต้องการลบข้อมูลออกล่ะ? นี่คือจุดที่แนวคิดเรื่องการแทนค่าเข้ามามีบทบาท — สามารถแทนที่ค่าที่หายไปด้วยข้อมูลอื่นแทนได้
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ทำงานกับ DataFrame ชื่อ sales_df เหมือนกับแบบฝึกหัดก่อนหน้า แต่แทนที่จะลบแถวที่มีค่าหายไป จะแทนที่ค่าที่หายไปในแต่ละคอลัมน์ด้วยค่าเฉลี่ยของค่าที่ไม่หายไปทั้งหมด โดยจะเขียนฟังก์ชันที่สามารถนำไปใช้กับคอลัมน์ใดก็ได้ใน DataFrame
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Julia ระดับกลาง
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Define a function replace_missing that takes one argument, the name of the column we want to modify
____ replace_missing(____)
end