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  3. 使用 pandas 进行数据处理
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练习

替换缺失值

处理缺失值的另一种方式是将它们全部替换为同一个值。对于数值型变量，可以选择替换为 0——本题就这样做。不过，替换缺失值时，您实际上是在对"缺失"代表的含义做出假设。本例中，您将假设"售出数量缺失"表示该周这种鳄梨没有任何销量。

在本练习中，您将通过直方图观察替换缺失值如何影响变量的分布。您可以一次为多个变量绘制直方图，例如：

dogs[["height_cm", "weight_kg"]].hist()

已将 pandas 导入为 pd，将 matplotlib.pyplot 导入为 plt。数据集 avocados_2016 可用。

说明 1 / 共 2 个

undefined XP
    1
    2
  • 已创建列表 cols_with_missing，其中包含存在缺失值的列名："small_sold"、"large_sold" 和 "xl_sold"。
  • 为这些列创建直方图。
  • 显示图形。