Silecek misin?
Eksik değerleri tamamen silmeden önce, silme kararını etkileyen faktörleri göz önünde bulundurmalısın. Düşünülebilecek en basit faktör, eksik verinin boyutudur. Eksikliğe etki eden daha karmaşık nedenler ise alan bilgisi gerektirebilir. Bu egzersizde, eksikliğin nedenini belirleyip uygun silme işlemini uygulayacaksın.
Önce eksiklikleri ve eksik veriye sahip değişkenler arasındaki korelasyonu görselleştirmek için msno.matrix() ve msno.heatmap() kullanacaksın. Ardından eksiklikteki deseni belirleyeceksin. Son olarak, eksiklik türüne göre silme işlemi yapacaksın.
diabetes DataFrame'i senin için yüklendi.
Not: Çıktıyı görmeni kolaylaştırmak için plt.show() yerine özel bir display() fonksiyonu kullandık.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Eksik Verilerle Çalışma
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Visualize the missingness in the data
___.___(___)
# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")