Brakujące dane i wartości odstające

Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych ze statystyki w Pythonie

Conor Dewey

Data Scientist, Squarespace

Obsługa brakujących danych

• Usunięcie całego wiersza
• Imputacja brakujących wartości

Usunięcie całego wiersza

df.dropna(inplace=True)

 

Imputacja brakujących wartości

• Stała wartość
• Losowo wybrany rekord
• Średnia, mediana lub moda
• Wartość szacowana przez inny model

Przydatne funkcje

• isnull()
• dropna()
• fillna()

Obsługa wartości odstających

• Odchylenia standardowe
• Rozstęp międzykwartylowy (IQR)

Odchylenia standardowe

 

¹ Wikimedia

Rozstęp międzykwartylowy (IQR)

 

¹ Wikimedia

Podsumowanie

• Usunięcie całego wiersza
• Imputacja brakujących wartości
• Odchylenia standardowe
• Rozstęp międzykwartylowy

Przygotujmy się do rozmowy kwalifikacyjnej!

Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych ze statystyki w Pythonie