Vizualizează valorile lipsă

În exercițiul anterior, ai calculat numărul de valori lipsă și procentul de date absente pentru fiecare coloană. De obicei, însă, acest lucru nu este suficient – este de preferat să le vizualizezi grafic.

Vei folosi pachetul misssingno, creat special pentru vizualizarea valorilor lipsă. DataFrame-ul airquality a fost deja importat, împreună cu biblioteca pandas ca pd.

Vei vizualiza datele lipsă prin reprezentarea unei diagrame cu bare și a unei matrice de nulitate a valorilor absente.

Observă că am folosit o funcție proprietară display() în locul plt.show(), pentru a-ți ușura vizualizarea rezultatelor.

1
- Reprezintă o diagramă cu bare a valorilor lipsă din airquality.

2
- Reprezintă matricea de nulitate a setului de date airquality.
3
- Reprezintă matricea de nulitate a setului de date airquality cu o frecvență lunară.
4
- Selectează din airquality intervalul de la 'May-1976' la 'Jul-1976' și reprezintă matricea sa de nulitate.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni 1/4

exercițiu