1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Очищення даних у Python
Connected

Exercise

Відсутні інвестори

Робота з пропущеними даними — одне з найпоширеніших завдань у науці про дані. Існують різні типи пропусків, а також різні способи їх обробки.

Ви щойно отримали нову версію датафрейму banking, що містить дані про суми на рахунках і інвестиції для нових та наявних клієнтів. Однак у деяких рядках відсутні значення inv_amount.

Ви точно знаєте, що більшість клієнтів молодше 25 років ще не мають інвестиційних рахунків, і підозрюєте, що це може спричиняти пропуски. Пакети pandas, missingno і matplotlib.pyplot імпортовано як pd, msno та plt відповідно. Датафрейм banking доступний у вашому робочому середовищі.

Instructions 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Виведіть кількість пропущених значень за кожним стовпцем у датафреймі banking.
  • Побудуйте та відобразіть матрицю пропусків для banking за допомогою функції msno.matrix().