Fehlwerte visualisieren
In der vorherigen Übung hast du die Anzahl der fehlenden Werte und den Prozentsatz der Fehlwerte für jede Spalte berechnet. Das reicht jedoch meist nicht aus – bevorzugt wird eine grafische Darstellung.
Du verwendest das Paket misssingno, das speziell zur Visualisierung fehlender Werte entwickelt wurde. Das DataFrame airquality sowie die Bibliothek pandas als pd wurden bereits importiert.
Du visualisierst die Fehlwerte, indem du ein Balkendiagramm und eine Nullitätsmatrix der fehlenden Werte erstellst.
Hinweis: Wir verwenden eine proprietäre Funktion display() statt plt.show(), damit du die Ausgaben einfacher ansehen kannst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Umgang mit fehlenden Daten in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import missingno as msno
import missingno as msno
# Plot amount of missingness
msno.___(___)
# Display bar chart of missing values
display("/usr/local/share/datasets/bar_chart.png")