MNAR 추론하기
이전 연습 문제에서는 결측치 요약을 바탕으로 결측 유형을 식별했어요. 이번 연습 문제에서는 그 흐름을 이어서, Not at Random 즉, 무작위가 아닌 방식으로 발생한 결측(MNAR)을 확실히 식별해 보겠습니다.
diabetes DataFrame의 결측치 요약은 아래와 같습니다.
목표는 diabetes DataFrame을 Serum_Insulin 기준으로 정렬하고, Skin_Fold와 Serum_Insulin 사이의 상관관계를 파악하는 것입니다.
출력을 더 쉽게 볼 수 있도록 plt.show() 대신 전용 display() 함수를 사용했습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 결측치 다루기
연습 안내
missingno패키지를msno로 임포트하세요.diabetes에서Serum_Insulin열 값을 정렬하세요.msno.matrix()로Serum_Insulin의 결측치 요약을 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import missingno as msno
___
# Sort diabetes dataframe on 'Serum Insulin'
sorted_values = ___.___(___)
# Visualize the missingness summary of sorted
___.___(___)
# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_sorted.png")