Thay thế giá trị khuyết
Trong bài trước, bạn đã phân tích bộ dữ liệu college và xác định rằng '.' đại diện cho giá trị khuyết trong dữ liệu. Ở bài này, bạn sẽ học cách tốt nhất để xử lý các giá trị như vậy bằng mô-đun pandas.
Bạn sẽ học cách xử lý các giá trị này khi nhập tệp CSV vào pandas bằng hàm read_csv() và điều chỉnh đối số na_values, cho phép bạn chỉ định các giá trị khuyết trong DataFrame.
Bộ dữ liệu đã được lưu là college.csv. Cả pandas và numpy đã được nhập sẵn lần lượt với tên pd và np.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý Dữ liệu Khuyết trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Read the dataset 'college.csv' with na_values set to '.'
college = pd.read_csv(___, ___)
print(college.head())