Adivinhe o tipo de ausência
Analisar o tipo de ausência ajuda você a deduzir as melhores formas de lidar com dados ausentes. O conjunto de dados de diabetes dos Pima Indians é amplamente conhecido por conter valores ausentes. Pima Indians é um grupo étnico com maior propensão a ter diabetes. O conjunto de dados contém vários exames laboratoriais realizados com membros dessa comunidade.
Na videoaula, você aprendeu os 3 tipos de padrões de ausência. Neste exercício, você vai primeiro visualizar o resumo de ausências e depois identificar os tipos de ausência presentes no DataFrame.
O DataFrame já foi carregado para você como diabetes.
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.
# Import missingno as msno
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# Visualize the missingness summary
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# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")