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MCAR を削除する

欠損値を分析して適切に扱うのは難しい作業です。しかし、欠損がごくわずかであれば対処はとても簡単です。ビデオ演習では、欠損データを正しく見極め、いつ削除し、どのように取り除くかを学びました。

この演習では、Glucose 列に欠損がある行をリスト単位で削除します。diabetes の DataFrame と、missingno パッケージは msno としてすでに読み込まれています。

出力を見やすくするために、plt.show() の代わりに独自の display() 関数を使用しています。

この演習はコースの一部です

Pythonで欠損データに対処する

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Visualize the missingness of diabetes prior to dropping missing values
___

# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")
コードを編集して実行