BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Bozuk verileri filtrele

Dönüşüm aşamasında bekleyebileceğin yineleyen adımlardan biri, eksik bazı verileri temizlemektir. Bu egzersizde aşağıdaki biçime sahip kurs verilerine bakacaksın:

course_id title description programming_language
1 Some Course … r

Bu DataFrame'i inceleyip pandas DataFrame'inin .isnull().sum() yöntemlerini kullanarak eksik değer olmadığından emin olacaksın. programming_language sütununda bazı eksik değerler olduğunu bulacaksın.

Bu nedenle, .fillna() yöntemini kullanarak eksik değerleri doldurmak için transform_fill_programming_language() fonksiyonunu tamamlayacaksın.

Bu egzersiz

Data Engineering'e Giriş

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • course_data içindeki eksik değerlerin sayısını yazdır.
  • programming_language sütunundaki eksik değerler "R" dili olmalı.
  • Bu kez transformed için olmak üzere, sütun başına eksik değerlerin sayısını bir kez daha yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

course_data = extract_course_data(db_engines)

# Print out the number of missing values per column
print(____.____().____())

# The transformation should fill in the missing values
def transform_fill_programming_language(course_data):
    imputed = course_data.____({"programming_language": "____"})
    return imputed

transformed = transform_fill_programming_language(course_data)

# Print out the number of missing values per column of transformed
print(____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır