Видалення рядків
Коли ви знаєте, що певний стовпець є критично важливим для вашого аналізу, а лише невелика частка рядків має пропущені значення в цьому стовпці, часто доцільно вилучити такі рядки з набору даних.
Упродовж цього курсу стовпець driver_gender буде ключовим для багатьох ваших аналізів. Оскільки лише невелика частина рядків має пропущене значення driver_gender, ми видалимо ці рядки з набору даних.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз поліцейської діяльності з pandas
Інструкції до вправи
- Порахуйте кількість пропущених значень у кожному стовпці.
- Видаліть усі рядки з відсутнім
driver_gender, передавши назву стовпця в параметрsubsetметоду.dropna(). - Знову порахуйте кількість пропущених значень у кожному стовпці, щоб упевнитися, що серед решти рядків немає пропущеного
driver_gender. - Перегляньте
.shapeдатафрейму, щоб дізнатися, скільки рядків і стовпців залишилося.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Count the number of missing values in each column
print(ri.isnull().____)
# Drop all rows that are missing 'driver_gender'
ri.____(subset=[____], inplace=True)
# Count the number of missing values in each column (again)
print(ri.____.____)
# Examine the shape of the DataFrame
print(____)