查找缺失数据
让我们在一个真实的 Kaggle 数据集上进行缺失值填补。本练习将使用来自 Kaggle "Two sigma connect: rental listing inquiries" 竞赛的一个数据子样本。
在进行任何填补之前，您需要先了解每个特征的缺失值数量。此外，如果某个特征存在缺失值，您还应查看该特征的类型。
本练习是课程的一部分
用 Python 赢下 Kaggle 竞赛
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Read dataframe
twosigma = ____
# Find the number of missing values in each column
print(____.____().____())