Compararea graficelor de densitate
Diferitele imputări efectuate anterior pot fi comparate grafic prin intermediul graficelor de densitate. Din aceste grafice, vei putea analiza cu ușurință și identifica setul de date cu distribuția cea mai similară față de setul original. De asemenea, vei putea observa cum o imputare poate introduce o tendință sistematică (bias).
În acest exercițiu, vei compara graficele de densitate ale DataFrame-urilor imputate pentru diabetes, create anterior.
DataFrame-urile diabetes_cc, diabetes_mean_imputed, diabetes_knn_imputed și diabetes_mice_imputed au fost deja încărcate, împreună cu matplotlib.pyplot ca plt.
Acest exercițiu face parte din cursul
Gestionarea datelor lipsă în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Trasează un grafic de densitate pentru coloana
'Skin_Fold'din fiecare DataFrame. - Setează etichetele folosind lista
labels. - Setează eticheta axei x la
'Skin Fold'.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Plot graphs of imputed DataFrames and the complete case
diabetes_cc['___'].___(___='___', c='red', linewidth=3)
diabetes_mean_imputed['___'].plot(___='___')
diabetes_knn_imputed['___'].plot(___='___')
diabetes_mice_imputed['___'].plot(___='___')
# Create labels for the four DataFrames
labels = ['Baseline (Complete Case)', 'Mean Imputation', 'KNN Imputation', 'MICE Imputation']
plt.legend(___)
# Set the x-label as Skin Fold
plt.xlabel('___')
plt.show()