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{
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"cells": [
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{
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"cell_type": "markdown",
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|||
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"metadata": {},
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"source": [
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"Загрузка данных в DataFrame"
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]
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},
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": 7,
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"metadata": {},
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"outputs": [],
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"source": [
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"import pandas as pd\n",
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"\n",
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"df = pd.read_csv(\"../data/car_price_prediction.csv\")"
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]
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},
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{
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"cell_type": "code",
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|||
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|
"execution_count": null,
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|||
|
|
"metadata": {},
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|||
|
|
"outputs": [],
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|||
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|
"source": [
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|||
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|
"df.head()"
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|
]
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|
},
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|||
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|
{
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|||
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|
"cell_type": "markdown",
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|||
|
|
"metadata": {},
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|||
|
|
"source": [
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|||
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|
"Получение сведений о пропущенных данных"
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]
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|
},
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|
{
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|||
|
|
"cell_type": "code",
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|||
|
|
"execution_count": null,
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|||
|
|
"metadata": {},
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|||
|
|
"outputs": [],
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|||
|
|
"source": [
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|
"print(df.isnull().sum())"
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|||
|
|
]
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|
},
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|
|
{
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|||
|
|
"cell_type": "code",
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|||
|
|
"execution_count": null,
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|||
|
|
"metadata": {},
|
|||
|
|
"outputs": [],
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|||
|
|
"source": [
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|||
|
|
"print(df.isnull().any())"
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|||
|
|
]
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|
|
},
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{
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|
"cell_type": "code",
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|||
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|
"execution_count": 8,
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|
"metadata": {},
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|||
|
|
"outputs": [],
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|
"source": [
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"for i in df.columns:\n",
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|
" null_rate = df[i].isnull().sum() / len(df) * 100\n",
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|
" if null_rate > 0:\n",
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|
" print(f\"{i} процент пустых значений: {null_rate:.2f}%\")"
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]
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}
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],
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"metadata": {
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"kernelspec": {
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|
"display_name": ".venv",
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|
|
"language": "python",
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|
"name": "python3"
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|
},
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|
"language_info": {
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|||
|
|
"codemirror_mode": {
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|
"name": "ipython",
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|
"version": 3
|
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|
},
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|||
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|
"file_extension": ".py",
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"mimetype": "text/x-python",
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|||
|
|
"name": "python",
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|||
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
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|||
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
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|||
|
|
"version": "3.12.7"
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|
}
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|
|
},
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"nbformat": 4,
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"nbformat_minor": 2
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}
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