Thay thế các giá trị khuyết bị ẩn
Trong hai bài tập trước, bạn đã xác định và xử lý giá trị khuyết khi nhập dữ liệu. Ở bài này, bạn sẽ nhận diện các giá trị khuyết bị ẩn trong dữ liệu và xử lý chúng. Bạn sẽ dùng bộ dữ liệu diabetes đã được nạp sẵn cho bạn.
DataFrame diabetes có các giá trị 0 ở cột BMI. Nhưng BMI không thể bằng 0. Thay vào đó, chúng nên là NaN. Trong bài này, bạn sẽ học cách phát hiện những điểm bất thường như vậy. Bạn sẽ thực hiện một vài phân tích dữ liệu đơn giản để bắt các giá trị khuyết và thay thế chúng. Cả numpy và pandas đã được nhập với bí danh lần lượt là np và pd.
Ngoài ra, bạn có thể thử tương tác với dữ liệu như in .head(), .info()… để làm quen hơn với bộ dữ liệu.
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.
# Print the description of the data
print(___)