Analisando a porcentagem de valores ausentes

Antes de partir para o tratamento de dados ausentes, é essencial analisar os diversos fatores em torno deles. O primeiro passo é avaliar a quantidade de ausência, ou seja, o número de valores faltantes por variável. Neste exercício, você vai calcular o total de valores ausentes por coluna e também descobrir a porcentagem de valores ausentes por coluna.

Neste exercício, você vai carregar o conjunto de dados 'airquality' analisando a coluna Date e, em seguida, calcular a soma de valores ausentes e o grau de ausência em porcentagem no DataFrame de nulidade.