เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สร้าง scatter plot พร้อมแสดงค่าที่ขาดหาย

ในแบบฝึกหัดนี้ จะสร้าง scatter plot ที่แสดงทั้งค่าที่ขาดหายและค่าที่มีอยู่ครบ โดยใช้ฟังก์ชัน fill_dummy_values() ที่สร้างขึ้นในแบบฝึกหัดก่อนหน้า เพื่อเติมค่าจำลองลงใน DataFrame diabetes_dummy

ค่า nullity ของคอลัมน์คำนวณได้จากเมธอด .isnull() ซึ่งจะคืนค่าเป็น Series (pd.Series) ของ True หรือ False

เพื่อกำหนดสีที่แตกต่างให้กับค่าที่ขาดหายและค่าที่มีอยู่ครบ สามารถรวมค่า nullity โดยใช้การดำเนินการ OR (|) บนคอลัมน์ที่ต้องการพล็อต ผลลัพธ์ที่ได้คือ:

  • True \(\rightarrow\) col1 หรือ col2 หรือทั้งสองคอลัมน์มีค่าที่ขาดหาย
  • False \(\rightarrow\) ทั้ง col1 และ col2 ไม่มีค่าที่ขาดหายเลย

โหลด DataFrame diabetes และฟังก์ชัน fill_dummy_values() ไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจัดการข้อมูลที่หายไปใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้การดำเนินการ OR เพื่อรวมค่า nullity ของ Skin_Fold และ BMI
  • เติมค่าจำลองใน diabetes_dummy โดยใช้ฟังก์ชัน fill_dummy_values()
  • สร้าง scatter plot ของ 'BMI' เทียบกับ 'Skin_Fold' โดย Y เทียบกับ X หมายความว่า Y อยู่บนแกน y และ X อยู่บนแกน x หรือ Y เป็นฟังก์ชันของ X

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Use OR operation to combine Skin_Fold and BMI nullity
nullity = ___

# Fill dummy values in diabetes_dummy
diabetes_dummy = ___

# Create a scatter plot of BMI versus Skin_Fold
diabetes_dummy.plot(x=___, y=___, kind='___', alpha=0.5,                     
                    # Set color to nullity of BMI and Skin_Fold
                    c=___, 
                    cmap='rainbow')

plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด