欠損の種類を当てよう
欠損の種類を分析すると、欠損データへの最適な対処法を判断しやすくなります。Pima Indians の糖尿病データセットは、欠損が多いことでよく知られています。Pima Indians は糖尿病のリスクが高いとされる先住民族のコミュニティで、このデータセットには彼らに対して実施された複数の検査値が含まれます。
動画レッスンでは、欠損パターンの3種類を学びました。この演習では、まず欠損のサマリーを可視化し、そのうえで DataFrame に含まれる欠損の種類を特定します。
DataFrame はすでに diabetes として読み込まれています。
出力を見やすくするため、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
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。
# 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")