Générer un nuage de points avec les valeurs manquantes

Dans cet exercice, vous allez créer un nuage de points qui inclut à la fois des valeurs manquantes et non manquantes. Vous utiliserez la fonction fill_dummy_values() que vous avez créée à l'exercice précédent pour remplir des valeurs factices dans le DataFrame diabetes_dummy.

La nullité d'une colonne se calcule avec la méthode .isnull(). Cette nullité renvoie une Series (pd.Series) de True ou False.

Pour attribuer des couleurs différentes aux valeurs manquantes et non manquantes, vous pouvez simplement combiner les nullités au moyen de l'opération OU (|) sur les colonnes que vous tracez, ce qui donne :

True → Soit col1, soit col2, ou les deux valeurs sont manquantes.
False → Ni la valeur de col1 ni celle de col2 n'est manquante.

Le DataFrame diabetes et la fonction fill_dummy_values() ont été chargés pour que vous puissiez les utiliser.

Cette activité fait partie du cours

Gérer les données manquantes avec Python

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Instructions de l’exercice

Utilisez l'opération OU pour combiner la nullité de Skin_Fold et BMI.
Remplissez les valeurs factices dans diabetes_dummy à l'aide de la fonction fill_dummy_values().
Créez un nuage de points de 'BMI' en fonction de 'Skin_Fold' ; notez que Y par rapport à X signifie l'axe des Y contre l'axe des X, ou Y en fonction de X.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()

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