Indovina il tipo di missingness
Analizzare il tipo di missingness ti aiuta a dedurre i modi migliori per gestire i dati mancanti. Il dataset sul diabete dei Pima Indians è molto noto per la presenza di valori mancanti. I Pima Indians sono un gruppo etnico con una maggiore predisposizione al diabete. Il dataset contiene diversi test di laboratorio effettuati sui membri di questa comunità.
Nella lezione video, hai imparato i 3 tipi di pattern di missingness. In questo esercizio prima visualizzerai il riepilogo della missingness e poi identificherai i tipi di missingness presenti nel DataFrame.
Il DataFrame è già stato caricato come diabetes.
Nota: abbiamo usato una funzione proprietaria display() al posto di plt.show() per facilitarti la visualizzazione dei risultati.
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.
# 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")