Tutarlılık bulma
Bu egzersizde ve bölüm boyunca, havayolu müşterilerinden San Francisco Havalimanı ile ilgili anket yanıtlarını içeren airlines DataFrame'i ile çalışacaksın.
DataFrame; havayolu, varış noktası, bekleme süreleri gibi uçuşla ilgili üst verilerin yanı sıra temizlik, güvenlik ve memnuniyet gibi temel sorulara verilen yanıtları içerir. Ayrıca, anket sütunları için tüm doğru olası değerleri içeren categories adlı başka bir DataFrame oluşturuldu.
Bu egzersizde, bu iki DataFrame'i kullanarak tutarsız değerlere sahip anket yanıtlarını bulacak ve onları düşüreceksin; böylece videodaki egzersizde görüldüğü gibi bu iki DataFrame üzerinde dış ve iç birleştirme yapmış olacaksın. pandas paketi pd olarak içe aktarılmıştır ve airlines ile categories DataFrame'leri ortamında mevcut.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Veri Temizleme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Print categories DataFrame
print(____)
# Print unique values of survey columns in airlines
print('Cleanliness: ', airlines['cleanliness'].____, "\n")
print('Safety: ', ____, "\n")
print('Satisfaction: ', ____, "\n")