缺失的投资者
处理缺失数据是数据科学中最常见的任务之一。缺失有多种类型,解决缺失数据的方法也各不相同。
您刚拿到一个新的 banking DataFrame,包含新老客户的持有与投资金额。不过,其中有一些行的 inv_amount 值缺失。
您非常确定,25 岁以下的大多数客户尚未开立投资账户,并怀疑这可能导致了缺失。pandas、missingno 和 matplotlib.pyplot 软件包已分别以 pd、msno 和 plt 导入。banking DataFrame 已在您的环境中。
本练习是课程的一部分
Python 数据清洗
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Print number of missing values in banking
print(____)
# Visualize missingness matrix
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