Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Replace Categorical Missing Data with Values | Data Cleaning
Preprocessing Data

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

book
Replace Categorical Missing Data with Values

To deal with categorical data:

  • replace with some constant or the most popular value

  • create a new category for these values. -process the data after converting it to the numerical. We'll use this approach later.

Let's explore for each column Cabin and Embarked(these columns contain NaNs) and figure out how to proceed with the NaNs.

Tehtävä

Swipe to start coding

  1. Explore the share of NaNs for each of the given columns. Print these values.
  2. For Embarked column, simply drop the missing values, since there are only 2 rows containing it.
  3. For the Cabin, about 77% of data is missing (if everything is done correct). That's why we'll replace NaNs with some new value. To do that:
  • print all the unique values for the Cabin column.
  • choose any other vlaue except already presented in the Cabin column and replace all NaNs with it. (For example, it can be 'Z' or 'X').

Check some data samples to see the modified dataframe.

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 2. Luku 5

Kysy tekoälyä

expand
ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

book
Replace Categorical Missing Data with Values

To deal with categorical data:

  • replace with some constant or the most popular value

  • create a new category for these values. -process the data after converting it to the numerical. We'll use this approach later.

Let's explore for each column Cabin and Embarked(these columns contain NaNs) and figure out how to proceed with the NaNs.

Tehtävä

Swipe to start coding

  1. Explore the share of NaNs for each of the given columns. Print these values.
  2. For Embarked column, simply drop the missing values, since there are only 2 rows containing it.
  3. For the Cabin, about 77% of data is missing (if everything is done correct). That's why we'll replace NaNs with some new value. To do that:
  • print all the unique values for the Cabin column.
  • choose any other vlaue except already presented in the Cabin column and replace all NaNs with it. (For example, it can be 'Z' or 'X').

Check some data samples to see the modified dataframe.

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 2. Luku 5
Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Pahoittelemme, että jotain meni pieleen. Mitä tapahtui?
some-alt