欠損の可視化
前の演習では、各列の欠損値の数と欠損率を計算しました。ただし、これだけでは不十分なことが多く、通常はグラフで可視化するのが望ましいです。
今回は欠損値の可視化に特化した misssingno パッケージを使います。airquality DataFrame はすでに読み込まれており、pandas ライブラリは pd としてインポート済みです。
欠損の状況を、棒グラフとヌリティ（nullity）マトリックスで可視化します。
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
import missingno as msno
# Plot amount of missingness
msno.___(___)
# Display bar chart of missing values
display("/usr/local/share/datasets/bar_chart.png")