การระบุค่าที่หายไป
ก่อนจะเติมค่าที่หายไป ขั้นตอนแรกคือการตรวจสอบว่ามีค่าที่หายไปในข้อมูลหรือไม่ และถ้ามี ค่าเหล่านั้นมาจากกลุ่มใด
สำหรับชุดข้อมูล restaurant_data ที่ได้เรียนไปแล้วนั้น พนักงานคนหนึ่งได้ลบข้อมูลทิปของโต๊ะ 65 โต๊ะออกโดยไม่ตั้งใจ คำถามที่ต้องหาคำตอบคือ ค่าที่หายไปมาจากโต๊ะที่มีผู้สูบบุหรี่กี่รายการ และจากโต๊ะที่ไม่มีผู้สูบบุหรี่กี่รายการ
งานของคุณคือการจัดกลุ่มข้อมูลทั้งสองชุดตามตัวแปร smoker จากนั้นนับจำนวนค่าที่มีอยู่ในแต่ละกลุ่ม และคำนวณหาผลต่าง
แบบฝึกหัดนี้ใช้การเติมค่าทิปเพื่อให้ฝึกใช้แนวคิดที่เรียนในบทเรียน ในทางจริยธรรม ไม่ควรเติมค่าข้อมูลทางการเงินในการทำงานจริง เพราะอาจถือได้ว่าเป็นการปลอมแปลงข้อมูล
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพด้วย pandas
คำแนะนำการฝึกหัด
- จัดกลุ่มข้อมูลตามสถานะการสูบบุหรี่
- คำนวณจำนวนค่าที่ไม่ขาดหายในแต่ละกลุ่ม
- แสดงจำนวนค่าที่หายไปในแต่ละกลุ่ม
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Group both objects according to smoke condition
restaurant_nan_grouped = restaurant_nan.____(____)
# Store the number of present values
restaurant_nan_nval = restaurant_nan_grouped['tip'].____()
# Print the group-wise missing entries
print(restaurant_nan_grouped['total_bill'].count() - ____)