Заповнення пропущених значень у pandas
Під час створення конвеєрів обробки даних неминуче трапляються пропущені значення. Іноді такі записи варто видалити з набору даних. Але в інших випадках потрібно імпутувати значення для відсутньої інформації. У цій вправі ви потренуєтеся використовувати pandas для імпутації відсутніх результатів тестів.
Дані з файлу "testing_scores.json" прочитано в датафрейм і збережено у змінній raw_testing_scores. Крім того, бібліотеку pandas імпортовано як pd.
Ця вправа є частиною курсу
ETL та ELT у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Print the head of the `raw_testing_scores` DataFrame
print(raw_testing_scores.____)