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मिसिंगनेस के साथ स्कैटर प्लॉट जनरेट करें

इस अभ्यास में आप मिसिंग और नॉन-मिसिंग दोनों मानों वाला एक स्कैटर प्लॉट बनाएँगे. आप पिछले अभ्यास में बनाए गए फ़ंक्शन fill_dummy_values() का उपयोग DataFrame diabetes_dummy में डमी मान भरने के लिए करेंगे.

किसी कॉलम की nullity .isnull() मेथड से निकाली जाती है. Nullity एक Series (pd.Series) लौटाती है जिसमें True या False होते हैं.

मिसिंग और नॉन-मिसिंग मानों के लिए अलग-अलग रंग सेट करने हेतु, जिन कॉलम्स को आप प्लॉट कर रहे हैं उनकी nullity को OR (|) ऑपरेशन से मिलाइए. इससे निम्न परिणाम मिलेंगे:

  • True \(\rightarrow\) col1 या col2 में से कोई एक या दोनों मान गायब हैं.
  • False \(\rightarrow\) न col1 और न ही col2 के मान गायब हैं.

DataFrame diabetes और फ़ंक्शन fill_dummy_values() आपके लिए लोड कर दिए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Missing Data से निपटना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Skin_Fold और BMI की nullity को OR ऑपरेशन से मिलाएँ.
  • फ़ंक्शन fill_dummy_values() का उपयोग करके diabetes_dummy में डमी मान भरें.
  • 'BMI' बनाम 'Skin_Fold' का स्कैटर प्लॉट बनाएँ; ध्यान दें Y बनाम X का अर्थ है Y-axis को X-axis के विरुद्ध प्लॉट करना या Y को X का फ़ंक्शन मानना.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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