मिसिंगनेस का प्रकार पहचानें
मिसिंगनेस के प्रकार का विश्लेषण करने से आप यह तय कर पाते हैं कि मिसिंग डेटा से निपटने के बेहतरीन तरीके क्या हो सकते हैं। Pima Indians डायबिटीज डेटासेट मिसिंग डेटा के लिए काफ़ी मशहूर है। Pima Indians एक एथनिक समूह है जिसमें डायबिटीज की संभावना ज़्यादा पाई जाती है। इस डेटासेट में इस समुदाय के सदस्यों पर किए गए कई लैब टेस्ट शामिल हैं।
वीडियो लेसन में, आपने मिसिंगनेस पैटर्न के 3 प्रकार सीखे। इस अभ्यास में आप पहले मिसिंगनेस का समरी विज़ुअलाइज़ करेंगे और फिर पहचानेंगे कि DataFrame में किस तरह की मिसिंगनेस है।
DataFrame आपके लिए पहले से diabetes नाम से लोड है।
ध्यान दें कि आउटपुट देखना आसान बनाने के लिए हमने plt.show() की जगह एक प्रॉपराइटरी display() फंक्शन का उपयोग किया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Missing Data से निपटना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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")