เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การลบคอลัมน์และแถว

ก่อนหน้านี้คุณได้โหลดข้อมูลเที่ยวบินจากไฟล์ CSV แล้ว ตอนนี้เราจะสร้างโมเดลเพื่อทำนายว่าเที่ยวบินแต่ละเที่ยวจะล่าช้าหรือไม่

ในแบบฝึกหัดนี้ ให้ตัดทอนข้อมูลด้วยการ:

  1. ลบคอลัมน์ที่ไม่มีประโยชน์ออก และ
  2. ลบแถวที่ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการล่าช้าของเที่ยวบินออก

ข้อมูลพร้อมใช้งานในตัวแปร flights

หมายเหตุ: อาจเป็นประโยชน์หากกลับไปทบทวนสไลด์จากบทเรียนในแผง Slides ถัดจาก IPython Shell

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Machine Learning with PySpark

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ลบคอลัมน์ flight ออก
  • ตรวจสอบว่ามีกี่ระเบียนที่มีค่าว่างในคอลัมน์ delay
  • ลบระเบียนที่มีค่าว่างในคอลัมน์ delay ออก
  • ลบระเบียนที่มีค่าว่างในคอลัมน์ใดก็ได้ออก แล้วดูจำนวนแถวที่เหลือ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Remove the 'flight' column
flights_drop_column = flights.____(____)

# Number of records with missing 'delay' values
flights_drop_column.____('delay IS NULL').____()

# Remove records with missing 'delay' values
flights_valid_delay = flights_drop_column.____(____)

# Remove records with missing values in any column and get the number of remaining rows
flights_none_missing = flights_valid_delay.____()
print(flights_none_missing.____())
แก้ไขและรันโค้ด