เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การตรวจสอบค่าที่หายไป

การระบุค่าที่หายไปถือเป็นขั้นตอนสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล ในแบบฝึกหัดนี้จะใช้ชุดข้อมูลเดิมเพื่อหาจำนวนค่าที่หายไปทั้งหมด โดยวนซ้ำทั้งแถวและคอลัมน์ภายในชุดข้อมูล หากพบค่าที่หายไป จำเป็นต้องมีวิธีจัดการเพิ่มเติม เช่น การใช้ Imputer จาก sklearn เพราะหากปล่อยทิ้งไว้จะส่งผลให้การพยากรณ์ CTR ทำได้ยากขึ้น

ข้อมูลตัวอย่างในรูปแบบ DataFrame ถูกโหลดไว้ในตัวแปร df และสามารถใช้ pandas ในชื่อ pd ได้ใน workspace

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การพยากรณ์ CTR ด้วย Machine Learning ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • แสดงข้อมูลสรุปเบื้องต้นของคอลัมน์โดยใช้ .info()
  • แสดงค่าที่หายไปตามคอลัมน์โดยใช้ .isnull() (อย่าลืมใส่วงเล็บด้วย!)
  • แสดงจำนวนค่าที่หายไปทั้งหมดตามแถวโดยใช้ axis = 1 ร่วมกับ .sum()

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Print info
print(df.____)

# Print missing values by column 
print(df.____.sum(____ = 0))

# Print total number of missing values in rows
print(df.____.sum(____ = 1).____)
แก้ไขและรันโค้ด