Визуализация пропущенных значений
В предыдущем упражнении вы вычислили количество пропущенных значений и долю пропусков для каждого столбца. Однако этого, как правило, недостаточно — гораздо удобнее представить данные графически.
Вы воспользуетесь пакетом misssingno, специально созданным для визуализации пропущенных значений. DataFrame airquality уже импортирован, библиотека pandas доступна как pd.
Вы визуализируете пропуски, построив столбчатую диаграмму и матрицу заполненности.
Обратите внимание: вместо plt.show() здесь используется специальная функция display() — она упрощает просмотр результатов.
Это упражнение является частью курса
Работа с пропущенными данными в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import missingno as msno
import missingno as msno
# Plot amount of missingness
msno.___(___)
# Display bar chart of missing values
display("/usr/local/share/datasets/bar_chart.png")