Umgang mit fehlenden Daten
Bevor du mit deiner Analyse beginnst, ist es wichtig, fehlende Daten zu klären.
Ein Ansatz besteht darin, fehlende Werte zu streichen, wenn sie nur einen kleinen Anteil deiner Daten ausmachen, in der Regel bis zu fünf Prozent.
Wenn du mit einem Datensatz zu Flugticketpreisen arbeitest, der als pandas-DataFrame namens planes gespeichert ist, musst du die Anzahl der fehlenden Werte in allen Spalten zählen, den 5-Prozent-Anteil aller Werte berechnen, mithilfe von diesem Schwellenwert Zeilen streichen und schließlich überprüfen, wie viele fehlende Werte im Datensatz verbleiben.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Explorative Datenanalyse in Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Count the number of missing values in each column
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