ПочатиПочніть безкоштовно

Перевірка наявності пропущених значень

Виявлення пропущених значень важливе для аналізу. Використовуючи той самий набір даних, ви отримаєте загальну кількість пропусків, пройшовшись і по рядках, і по стовпцях у наборі даних. Якщо виявлено пропуски, потрібні додаткові методи їх обробки, наприклад Imputer зі sklearn. Пропущені значення слід обробляти, інакше буде складно виконати коректне прогнозування CTR.

Зразок даних у вигляді DataFrame завантажено як df. pandas як pd також доступний у вашому робочому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Прогнозування CTR за допомогою машинного навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Виведіть базове зведення про стовпці за допомогою .info().
  • Виведіть пропущені значення за стовпцями, використовуючи .isnull() (не забудьте про дужки!).
  • Виведіть загальну кількість пропусків за рядками, використовуючи axis = 1 та .sum().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Print info
print(df.____)

# Print missing values by column 
print(df.____.sum(____ = 0))

# Print total number of missing values in rows
print(df.____.sum(____ = 1).____)
Редагувати та запускати код