MCAR 삭제
결측값을 분석하고 적절히 처리하는 일은 까다롭습니다. 하지만 결측값의 수가 매우 적다면 처리 자체는 간단해요. 비디오 연습 문제에서 결측값을 올바르게 식별하고, 언제 제외할지 결정하며, 제거하는 방법을 배웠습니다.
이 연습 문제에서는 Glucose 열에 결측값이 있는 행을 리스트와이즈 삭제(listwise deletion)할 거예요. diabetes DataFrame과 missingno 패키지는 msno라는 이름으로 이미 임포트되어 있습니다.
출력을 더 쉽게 확인할 수 있도록 plt.show() 대신 독자적인 display() 함수를 사용했습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 결측치 다루기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Visualize the missingness of diabetes prior to dropping missing values
___
# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")