Пошук пропущених значень
Пропущені значення трапляються всюди, і ви не хочете, щоб вони заважали роботі. Деякі функції за замовчуванням ігнорують пропуски, але це підходить не завжди. Деякі функції взагалі не вміють працювати з пропусками, тож їх потрібно опрацювати до використання цих функцій. Якщо ви не знаєте, де саме у вас пропуски або чи вони взагалі є, у аналізі можуть з'явитися помилки. У цій вправі ви визначите, чи є пропущені значення в наборі даних, і якщо так — скільки їх.
pandas імпортовано як pd, а avocados_2016 доступний. Він охоплює лише продажі за 2016 рік і має ширший формат, ніж avocados, із одним стовпцем на кожен розмір авокадо: date, avg_price, total_sold, small_sold, large_sold, xl_sold, total_bags_sold, small_bags_sold, large_bags_sold та xl_bags_sold.
Ця вправа є частиною курсу
Опрацювання даних у pandas
Інструкції до вправи
- Виведіть датафрейм, який показує, чи є кожне значення в
avocados_2016пропущеним. - Виведіть підсумок, який показує, чи є хоч одне пропущене значення в кожному стовпці.
- Створіть стовпчикову діаграму загальної кількості пропущених значень у кожному стовпці.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import matplotlib.pyplot with alias plt
import matplotlib.pyplot as plt
# Check individual values for missing values
print(____)
# Check each column for missing values
print(____)
# Bar plot of missing values by variable
____
# Show plot
plt.show()