Generar diagrama de dispersión con valores faltantes
En este ejercicio vas a crear un diagrama de dispersión que incluya valores faltantes y no faltantes. Utilizarás la función fill_dummy_values() que creaste en el ejercicio anterior para rellenar valores ficticios en el DataFrame diabetes_dummy.
La nulidad de una columna se calcula usando el método .isnull(). Esta nulidad devuelve una Serie (pd.Series) de True o False.
Para asignar colores diferentes a los valores faltantes y no faltantes, puedes combinar la nulidad con la operación OR (|) en las columnas que estás representando, lo que da como resultado:
True\(\rightarrow\) Faltacol1ocol2, o faltan ambas.False\(\rightarrow\) No faltan ni los valores decol1ni los decol2.
El DataFrame diabetes y la función fill_dummy_values() ya están cargados para que los uses.
Este ejercicio forma parte del curso
Cómo tratar datos faltantes en Python
Instrucciones del ejercicio
- Usa la operación OR para combinar la nulidad de
Skin_FoldyBMI. - Rellena valores ficticios en
diabetes_dummyusando la funciónfill_dummy_values(). - Crea un diagrama de dispersión de
'BMI'frente a'Skin_Fold'; ten en cuenta que Y frente a X implica eje Y contra eje X o Y como función de X.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Use OR operation to combine Skin_Fold and BMI nullity
nullity = ___
# Fill dummy values in diabetes_dummy
diabetes_dummy = ___
# Create a scatter plot of BMI versus Skin_Fold
diabetes_dummy.plot(x=___, y=___, kind='___', alpha=0.5,
# Set color to nullity of BMI and Skin_Fold
c=___,
cmap='rainbow')
plt.show()