Devinez le type de valeurs manquantes
Analyser le type de valeurs manquantes vous aide à déterminer les meilleures façons de traiter les données incomplètes. Le jeu de données sur le diabète des Pima est bien connu pour contenir des valeurs manquantes. Les Pimas sont un groupe ethnique qui présente une plus grande propension au diabète. Le jeu de données comprend plusieurs analyses de laboratoire effectuées auprès de membres de cette communauté.
Dans la vidéo, vous avez vu les 3 types de mécanismes de valeurs manquantes. Dans cet exercice, vous allez d'abord visualiser le sommaire des valeurs manquantes, puis repérer les types de valeurs manquantes présents dans le DataFrame.
Le DataFrame a déjà été chargé sous le nom diabetes.
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.
# 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")