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  3. Python에서 결측치 다루기
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연습 문제

결측률 시각화하기

이전 연습 문제에서 각 열의 결측값 개수와 결측률(백분율)을 계산했어요. 하지만 이것만으로는 충분하지 않은 경우가 많아, 보통은 그래프로 시각화하는 편이 더 좋습니다.

이제 결측값 시각화를 위해 만들어진 misssingno 패키지를 사용할 거예요. airquality DataFrame과 pandas 라이브러리(pd)는 이미 불러와져 있습니다.

결측값의 분포를 바 차트와 nullity matrix로 시각화해 보겠습니다.

참고: 결과 확인을 쉽게 하려고 plt.show() 대신 별도의 전용 함수 display()를 사용했습니다.

지침 1/4

undefined XP
  • 1
    • airquality의 결측값 바 차트를 그리세요.
  • 2
    • airquality의 nullity matrix를 그리세요.
  • 3
    • 월별 빈도로 airquality의 nullity matrix를 그리세요.
  • 4
    • airquality를 'May-1976'부터 'Jul-1976'까지 잘라서 nullity matrix를 그리세요.