Đoán loại thiếu dữ liệu
Phân tích loại thiếu dữ liệu giúp bạn suy ra cách tốt nhất để xử lý dữ liệu khuyết. Bộ dữ liệu tiểu đường Pima Indians rất nổi tiếng vì có dữ liệu bị thiếu. Pima Indians là một nhóm sắc tộc có nguy cơ mắc bệnh tiểu đường cao hơn. Bộ dữ liệu này chứa nhiều xét nghiệm trong phòng thí nghiệm được thực hiện với các thành viên trong cộng đồng này.
Trong video bài học, bạn đã học 3 kiểu mô hình thiếu dữ liệu. Trong bài tập này, trước tiên bạn sẽ trực quan hóa bản tóm tắt thiếu dữ liệu rồi xác định các loại thiếu dữ liệu có trong DataFrame.
DataFrame đã được nạp sẵn cho bạn dưới tên diabetes.
Lưu ý: chúng tôi dùng hàm độc quyền display() thay cho plt.show() để bạn dễ xem phần đầu ra hơn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý Dữ liệu Khuyết trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import missingno as msno
___
# Visualize the missingness summary
___
# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")