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  3. Pythonで欠損データに対処する
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연습 문제

MNAR を見抜く

前の演習では、欠損サマリーをもとに欠損の種類を見分けました。この演習では、その流れを引き継ぎ、Missing Not at Random（MNAR：無作為ではない欠損）を明確に特定していきます。

diabetes DataFrame の欠損サマリーは次のとおりです。

目標は、diabetes DataFrame を Serum_Insulin でソートし、Skin_Fold と Serum_Insulin の相関関係を把握することです。

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。

지침

100 XP
  • missingno パッケージを msno としてインポートします。
  • diabetes の Serum_Insulin 列の値をソートします。
  • msno.matrix() を使って Serum_Insulin の欠損サマリーを可視化します。