Створення дамі-ознаки для пропусків

Маємо basetable з прогностичною змінною "total_donations", що містить загальну кількість пожертв, які донор коли-небудь зробив. У цій змінній можуть бути пропуски — це означає, що донор раніше ніколи не робив пожертв. Це важлива інформація сама по собі, тож доцільно створити змінну "no_donations", яка вказує, чи є пропуск у "total_donations".

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень Predictive Analytics у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть у basetable новий стовпець "no_donations", який має значення 1, якщо total_donations пропущене, і 0 — інакше.
Обчисліть кількість пропущених значень у total_donations і присвойте її змінній number_na.
Виведіть відсоток пропущених значень.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create dummy indicating missing values
basetable["____"] = pd.Series([____ if b else ____ for b in basetable["total_donations"].isna()])

# Calculate number of missing values
number_na = sum(____["no_donations"] == ____)

# Calculate percentage of missing values
print(round(____ / ____(____), 2))

Редагувати та запускати код