Excluir MCAR
Analisar e tratar corretamente valores ausentes é um trabalho delicado. No entanto, lidar com eles é bem simples quando a quantidade de valores ausentes é muito pequena. No exercício em vídeo, você aprendeu a identificar corretamente, quando descartar e como remover dados ausentes.
Neste exercício, você vai aplicar exclusão por caso (listwise deletion) nas linhas em que a coluna Glucose tem valores ausentes. O DataFrame diabetes e o pacote missingno como msno já foram carregados para você.
Observe que usamos uma função proprietária display() em vez de plt.show() para facilitar a visualização da saída.
Este exercício faz parte do curso
Lidando com Dados Ausentes em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Visualize the missingness of diabetes prior to dropping missing values
___
# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")