刪除列
當你知道某個特定欄位對分析至關重要，且只有少部分列在該欄位有遺漏值時，通常可以考慮把這些列從資料集中移除。
在本課程中，driver_gender 欄位對你許多分析都很關鍵。由於只有少數列缺少 driver_gender，我們會從資料集中刪除那些列。
本練習屬於課程
使用 pandas 分析警方執法活動
練習說明
- 計算每個欄位中的遺漏值數量。
- 將欄位名稱傳給
.dropna()的subset參數，刪除所有缺少driver_gender的列。 - 再次計算每個欄位中的遺漏值數量，確認剩餘列都沒有缺少
driver_gender。 - 檢視 DataFrame 的
.shape，看看還剩下多少列與欄。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Count the number of missing values in each column
print(ri.isnull().____)
# Drop all rows that are missing 'driver_gender'
ri.____(subset=[____], inplace=True)
# Count the number of missing values in each column (again)
print(ri.____.____)
# Examine the shape of the DataFrame
print(____)