Adivina el tipo de ausencia
Analizar el tipo de ausencia te ayuda a deducir la mejor manera de tratar los datos faltantes. El conjunto de datos de diabetes de los indios Pima es muy conocido por contener datos ausentes. Los indios Pima son un grupo étnico con mayor propensión a la diabetes. El conjunto incluye varias pruebas de laboratorio realizadas a miembros de esta comunidad.
En la lección en vídeo, aprendiste los 3 tipos de patrones de ausencia. En este ejercicio, primero visualizarás el resumen de ausencias y luego identificarás los tipos de ausencia que hay en el DataFrame.
El DataFrame ya se ha cargado como diabetes.
Ten en cuenta que hemos usado una función propietaria display() en lugar de plt.show() para que te resulte más fácil ver el resultado.
Este ejercicio forma parte del curso
Cómo tratar datos faltantes en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Import missingno as msno
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# Visualize the missingness summary
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# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")