Виявлення пропущених значень
Набори даних часто містять приховані пропущені значення, записані як 'NA', '.' або інші маркери. У цій вправі ви працюватимете з набором даних college, який містить різні відомості про студентів коледжу. Ваше завдання — визначити пропущені значення, проаналізувавши набір даних.
Щоб це зробити, ви можете використати метод .info() з pandas і функцію numpy sort() разом із методом .unique(), щоб чітко відокремити технічне значення, яке позначає пропущені дані.
Файл college.csv уже завантажено для вас. Пакети numpy та pandas уже імпортовано як np і pd відповідно.
Ця вправа є частиною курсу
Робота з пропущеними даними в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Read the dataset 'college.csv'
college = ___
print(college.head())