Аналіз відсотка пропусків
Перш ніж переходити до обробки пропущених даних, важливо проаналізувати чинники, що супроводжують пропуски. Перший крок — оцінити обсяг пропусків, тобто кількість відсутніх значень для змінної. У цій вправі ви обчислите загальну кількість пропущених значень у кожному стовпці, а також визначите відсоток пропущених значень на стовпець.
У цій вправі ви завантажите набір даних 'airquality', розібравши стовпець Date, а потім обчислите суму пропущених значень і ступінь пропусків у відсотках на датафреймі nullity.
Ця вправа є частиною курсу
Робота з пропущеними даними в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Load the air-quality.csv dataset
airquality = pd.read_csv(___, parse_dates=[___], index_col=___)