Supprimer les MCAR
Analyser et traiter adéquatement les valeurs manquantes est un travail délicat. Par contre, quand il y en a très peu, leur traitement peut être très simple. Dans la vidéo, vous avez vu comment bien les repérer, quand les retirer et comment supprimer des données manquantes.
Dans cet exercice, vous allez supprimer, par listes, les lignes où la colonne Glucose contient des valeurs manquantes. Le DataFrame diabetes et le paquet missingno sous l'alias msno sont déjà chargés pour vous.
Remarque : nous avons utilisé une fonction propriétaire display() plutôt que plt.show() pour vous faciliter la visualisation du résultat.
Cette activité fait partie du cours
Gérer les données manquantes avec Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Visualize the missingness of diabetes prior to dropping missing values
___
# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")