Calcolo del Numero di Valori Mancanti
È importante notare che non è pratico controllare ogni valore del dataset per verificare la presenza di NaN. È più conveniente visualizzare il numero di valori mancanti per identificare le colonne che contengono NaN.
Come ricorderai, esistono due funzioni per verificare i valori mancanti. Per calcolare la somma, basta utilizzare la funzione .sum(). In generale, quindi, abbiamo due opzioni per visualizzare il numero di NaN per ciascuna colonna:
data.isna().sum()
# Or
data.isnull().sum()
Niente di complicato. Passiamo ora all'esercizio.
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- Calcolo del numero di valori mancanti nel dataset utilizzando una delle funzioni menzionate.
- Visualizzazione del risultato.
Prova a trarre le tue conclusioni.
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