📊 Как найти пропуски в данных одной строкой кода?

ПРОБЛЕМА:
В реальных данных всегда есть пустые значения (NaN). Если их не обработать, модели машинного обучения выдадут ошибку.

РЕШЕНИЕ С PANDAS:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_data.csv')
print(df.isnull().sum())

РЕЗУЛЬТАТ:
Возраст 5
Зарплата 2
Город 0
Город_2 12 # Ого, в новой колонке много пропусков!
dtype: int64

ЧТО ПРОИЗОШЛО:
• df.isnull() проверяет каждую ячейку: True, если значение пропущено.
• .sum() считает количество True по каждой колонке.

Обрабатывать пропуски можно по-разному: удалять строки, заполнять средним или предыдущим значением. Об этом расскажу в следующий раз. А пока сохраните этот простой метод разведки данных!

Хотите больше инструментов для анализа данных?

Пройдите короткий опрос в нашем боте — и мы поможем выбрать идеальную программу обучения! 🤖✨

👉 Жмите сюда: t.me/kursypythonbot 🔗🚀

#pandas #datascience #dataanalysis #pythonfordata #анализданных