เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การลบคอลัมน์และแถว

ก่อนหน้านี้คุณได้โหลดข้อมูลเที่ยวบินจากไฟล์ CSV มาแล้ว ในบทนี้เราจะสร้างโมเดลเพื่อพยากรณ์ว่าเที่ยวบินจะล่าช้าหรือไม่

ในแบบฝึกหัดนี้ ให้ลดขนาดข้อมูลโดย:

  1. ลบคอลัมน์ที่ไม่มีประโยชน์ออก และ
  2. ลบแถวที่ไม่มีข้อมูลว่าเที่ยวบินล่าช้าหรือไม่

ข้อมูลอยู่ในตัวแปร flights

หมายเหตุ: อาจเป็นประโยชน์หากลองทบทวนสไลด์จากบทเรียนในแผง สไลด์ ที่อยู่ถัดจาก IPython Shell

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Machine Learning with PySpark

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ลบคอลัมน์ flight ออก
  • ตรวจสอบว่ามีระเบียนกี่รายการที่มีค่าว่างในคอลัมน์ delay
  • ลบระเบียนที่มีค่าว่างในคอลัมน์ delay ออก
  • ลบระเบียนที่มีค่าว่างในคอลัมน์ใดก็ตามออก แล้วดูว่าเหลือแถวทั้งหมดกี่แถว

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