Eksiklikleri gösteren saçılım grafiği oluştur

Bu egzersizde hem eksik hem de eksik olmayan değerlerden oluşan bir saçılım grafiği oluşturacaksın. Bir önceki egzersizde oluşturduğun fill_dummy_values() fonksiyonunu, diabetes_dummy DataFrame'inde sahte (dummy) değerleri doldurmak için kullanacaksın.

Bir sütunun boşluk (null) durumu .isnull() yöntemiyle hesaplanır. Bu yöntem, True veya False değerlerinden oluşan bir Seri (pd.Series) döndürür.

Eksik ve eksik olmayan değerlere farklı renkler atamak için, çizdiğin sütunların boşluk durumlarını OR (|) işlemiyle birleştirerek aşağıdaki sonucu elde edebilirsin:

True \(\rightarrow\) col1 ya da col2 ya da her ikisinin değeri eksik.
False \(\rightarrow\) Ne col1 ne de col2 değerleri eksik.

diabetes DataFrame'i ve fill_dummy_values() fonksiyonu kullanımın için yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Eksik Verilerle Çalışma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Skin_Fold ve BMI için boşluk durumlarını OR işlemiyle birleştir.
fill_dummy_values() fonksiyonunu kullanarak diabetes_dummy içindeki sahte (dummy) değerleri doldur.
'BMI''nin 'Skin_Fold''a karşı saçılım grafiğini oluştur; Y'ye karşı X, Y ekseninin X eksenine karşı çizilmesi yani Y'nin X'in bir fonksiyonu olması anlamına gelir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()

Kodu Düzenle ve Çalıştır