Elimina MCAR
Analizzare e trattare correttamente i valori mancanti è un lavoro delicato. Tuttavia, se il numero di valori mancanti è molto ridotto, gestirli è piuttosto semplice. Nell'esercizio video hai imparato come identificarli al meglio, quando rimuoverli e come eliminare i dati mancanti.
In questo esercizio, eseguirai una eliminazione per riga (listwise) delle righe in cui la colonna Glucose presenta valori mancanti. Il DataFrame diabetes e il pacchetto missingno come msno sono già stati caricati per te.
Nota: abbiamo usato una funzione proprietaria display() al posto di plt.show() per facilitarti la visualizzazione dell'output.
Questo esercizio fa parte del corso
Gestire i dati mancanti in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Visualize the missingness of diabetes prior to dropping missing values
___
# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")