MNAR'ı çıkar

Önceki egzersizde, eksiklik özetine bakarak eksik değerlerin türünü belirleme üzerine çalıştın. Bu egzersizde, aynı çizgide devam ederek Missing Not at Random (MNAR) yani Rastgele Olmayan Eksiklik durumunu net biçimde tespit edeceksin.

diabetes DataFrame'inin eksiklik özeti aşağıdadır.

Hedefin, diabetes DataFrame'ini Serum_Insulin sütununa göre sıralamak ve Skin_Fold ile Serum_Insulin arasındaki ilişkiyi belirlemek.

Not: Çıktıyı daha kolay görebilmen için plt.show() yerine özel bir display() fonksiyonu kullandık.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Eksik Verilerle Çalışma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

missingno paketini msno olarak içe aktar.
diabetes içinde Serum_Insulin sütunundaki değerleri sırala.
Serum_Insulin'in eksiklik özetini msno.matrix() ile görselleştir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import missingno as msno
___

# Sort diabetes dataframe on 'Serum Insulin'
sorted_values = ___.___(___)

# Visualize the missingness summary of sorted
___.___(___)

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

Kodu Düzenle ve Çalıştır