Verifica dei Valori Mancanti
Sono lieto di vederti nell'ultima sezione del corso. Qui elaborerai i dati relativi ai passeggeri del Titanic. Per prima cosa, esaminiamoli:
Il primo passo del nostro apprendimento consiste nell'individuare i valori mancanti. A volte, infatti, può essere difficile o addirittura impossibile riempire tutti i valori di una colonna; alcuni potrebbero essere assenti. Questi casi possono compromettere il risultato. Nel dataset, appaiono sempre così: NaN. Innanzitutto, verifichiamo se il tuo dataset contiene valori mancanti.
Pandas mette a disposizione due funzioni che puoi applicare al dataset per trovare i valori mancanti. Entrambe restituiscono False se i valori del dataset non sono mancanti, e True in caso contrario.
data.isna()
# Or
data.isnull()
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What is the difference between isna() and isnull() in pandas?
How can I use these functions to check for missing values in a specific column?
What should I do after finding missing values in my dataset?
Awesome!
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Il primo passo del nostro apprendimento consiste nell'individuare i valori mancanti. A volte, infatti, può essere difficile o addirittura impossibile riempire tutti i valori di una colonna; alcuni potrebbero essere assenti. Questi casi possono compromettere il risultato. Nel dataset, appaiono sempre così: NaN. Innanzitutto, verifichiamo se il tuo dataset contiene valori mancanti.
Pandas mette a disposizione due funzioni che puoi applicare al dataset per trovare i valori mancanti. Entrambe restituiscono False se i valori del dataset non sono mancanti, e True in caso contrario.
data.isna()
# Or
data.isnull()
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