Экзамен Datacamp: экзамен Python Associate ⇐ Python

[Anonymous]

Что не так с моей реализацией этой задачи? Не слишком ли я усложняю свой запрос?

Код: Выделить всё

import pandas as pd
import numpy as np

clean_data = pd.read_csv('production_data.csv')

missing_values = ['-', 'missing', 'n/a', 'N/A', 'NA', None]

clean_data['batch_id'] = clean_data['batch_id'].fillna('unknown').astype(str)

clean_data['production_date'] = pd.to_datetime(clean_data['production_date'], errors='coerce')
clean_data['production_date'] = clean_data['production_date'].fillna(pd.to_datetime("2023-01-01"))

clean_data['raw_material_supplier'] = clean_data['raw_material_supplier'].replace({1: 'national_supplier', 2: 'international_supplier'})
clean_data['raw_material_supplier'] = clean_data['raw_material_supplier'].replace(missing_values, 'national_supplier').str.lower().str.strip()
clean_data.loc[~clean_data['raw_material_supplier'].isin(['national_supplier', 'international_supplier']), 'raw_material_supplier'] = 'national_supplier'

clean_data['pigment_type'] = clean_data['pigment_type'].replace(missing_values, 'other').str.lower().str.strip()
clean_data.loc[~clean_data['pigment_type'].isin(['type_a', 'type_b', 'type_c']), 'pigment_type'] = 'other'

clean_data['mixing_speed'] = clean_data['mixing_speed'].replace(missing_values, 'Not Specified').str.capitalize().str.strip()
clean_data.loc[~clean_data['mixing_speed'].isin(['Low', 'Medium', 'High', 'Not Specified']), 'mixing_speed'] = 'Not Specified'

clean_data['pigment_quantity'] = pd.to_numeric(clean_data['pigment_quantity'], errors='coerce')
clean_data['pigment_quantity'] = clean_data['pigment_quantity'].fillna(clean_data['pigment_quantity'].median()).clip(lower=1, upper=100)

clean_data['mixing_time'] = pd.to_numeric(clean_data['mixing_time'], errors='coerce')
clean_data['mixing_time'] = clean_data['mixing_time'].fillna(clean_data['mixing_time'].mean())

clean_data['product_quality_score'] = pd.to_numeric(clean_data['product_quality_score'], errors='coerce')
clean_data['product_quality_score'] = clean_data['product_quality_score'].fillna(clean_data['product_quality_score'].mean()).clip(lower=1, upper=10)

clean_data

По-прежнему поступают отзывы о том, что требования не выполнены: Определите и замените отсутствующие значения. Введите здесь описание изображения

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... ciate-exam