เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ทายประเภทของค่าที่ขาดหาย

การวิเคราะห์ประเภทของค่าที่ขาดหายช่วยให้เลือกวิธีจัดการกับข้อมูลที่หายไปได้อย่างเหมาะสม ชุดข้อมูลเบาหวาน Pima Indians เป็นที่รู้จักกันดีในแง่ของการมีค่าที่ขาดหาย กลุ่มชาติพันธุ์ Pima Indians มีความเสี่ยงต่อโรคเบาหวานสูงกว่าค่าเฉลี่ย และชุดข้อมูลนี้รวบรวมผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการของสมาชิกในชุมชนดังกล่าว

ในบทเรียนวิดีโอ คุณได้เรียนรู้รูปแบบค่าที่ขาดหาย 3 ประเภท ในแบบฝึกหัดนี้ จะเริ่มด้วยการแสดงภาพสรุปค่าที่ขาดหาย จากนั้นระบุประเภทของค่าที่ขาดหายที่มีอยู่ใน DataFrame

โหลด DataFrame ให้แล้วในชื่อ diabetes

หมายเหตุ: ใช้ฟังก์ชัน display() แบบกำหนดเองแทน plt.show() เพื่อให้ดูผลลัพธ์ได้สะดวกขึ้น

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจัดการข้อมูลที่หายไปใน Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import missingno as msno
___

# Visualize the missingness summary
___

# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")
แก้ไขและรันโค้ด