Odstranění MCAR
Analýza chybějících hodnot a jejich správné ošetření může být pořádná výzva. Pokud je ale chybějících hodnot jen málo, práce s nimi je poměrně jednoduchá. Ve videu ses naučil/a, jak chybějící data správně identifikovat, kdy je vhodné je odstranit a jak na to.
V tomto cvičení provedeš listwise deletion – odstraníš řádky, kde sloupec Glucose obsahuje chybějící hodnoty. DataFrame diabetes a balíček missingno jako msno jsou už načtené.
Poznámka: Místo plt.show() používáme proprietární funkci display(), která ti usnadní zobrazení výstupu.
Toto cvičení je součástí kurzu
Dealing with Missing Data in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Visualize the missingness of diabetes prior to dropping missing values
___
# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")