[Doc enhancement]: Nan explanation
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評価
- 難易度
- 2/5
- 見積もり時間
- 1〜3時間
- 初心者へのやさしさ
- 76/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- pandas, python
調査の方向性
リンクされている 02-starting-with-data.html の「Starting With Data」レッスンから始め、surveys.csv と weight 列がどこで導入されているかを確認してください。NaNs の明確な説明、レッスンのデータで欠損値がどのように現れるか、そしてそれらを簡単に特定する方法を、後の可視化と乗算の例へのリンクまたは参照とともに追加してください。レッスンは、自分のデータを使う学習者が該当する例を理解できるようにする必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
How could the content be improved?
Query / Context:
When in the "Starting With Data" section, a surveys.csv is used but the file is incomplete so when read in using pandas the dataframe fills in the blanks with Nans as expected. Nans don't look to be discussed on this episode or prior episodes in series and can be seen in screenshots for the episode. Additionally, the weight column which is used to show pandas functions for metrics has prominent number of Nans in starting rows.
Suggested improvement:
Include documentation and explanation of what Nans are. This would be good as links into the challenges for visualisation later why 1 group doesn't have a bar and later a column with Nans in the first rows is used for multiplication example. When discussing csv structure or when first load in data could be a good point to introduce concept (and if time few simple commands to check for nans) as can show the lack of values in raw/table display and then in pandas preview.
Additional context:
As people will want to use what have learnt for own data, explaining what nans are and maybe how to identify them would help as a lot of analysis can be wrong or break if include nans and plenty of errors relating to Nans.
Screenshots from lesson:
Example of column weight usage which has high number of nans so not true representation of all records:
Which part of the content does your suggestion apply to?
https://datacarpentry.github.io/python-ecology-lesson/02-starting-with-data.html
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 176
- フォーク
- 316
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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