欠損を含む散布図を作成する

この演習では、欠損値と非欠損値の両方を含む散布図を作成します。前の演習で作成した関数fill_dummy_values()を使って、DataFrame diabetes_dummyにダミー値を埋め込みます。

列の欠損性は.isnull()メソッドで計算します。欠損性はTrueまたはFalseのpd.Seriesを返します。

欠損値と非欠損値で色分けするには、プロット対象の列に対してOR（|）演算で欠損性を組み合わせれば簡単に実現できます。結果は次のとおりです。

True → col1またはcol2、もしくはその両方が欠損しています。
False → col1とcol2のどちらも欠損していません。

DataFrame diabetesと関数fill_dummy_values()はすでに読み込まれています。

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Pythonで欠損データに対処する

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演習の手順

OR演算でSkin_FoldとBMIの欠損性を組み合わせます。
関数fill_dummy_values()を使ってdiabetes_dummyにダミー値を埋めます。
'BMI'対'Skin_Fold'の散布図を作成します。なお、Y対Xは「Y軸に対してX軸」または「YをXの関数として表示」を意味します。

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。

# Use OR operation to combine Skin_Fold and BMI nullity
nullity = ___

# Fill dummy values in diabetes_dummy
diabetes_dummy = ___

# Create a scatter plot of BMI versus Skin_Fold
diabetes_dummy.plot(x=___, y=___, kind='___', alpha=0.5,                     
                    # Set color to nullity of BMI and Skin_Fold
                    c=___, 
                    cmap='rainbow')

plt.show()

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