Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Trực quan hóa dữ liệu thiếu

Khả năng vẽ biểu đồ các giá trị bị thiếu là cách tuyệt vời để nhanh chóng nắm được dữ liệu của bạn thiếu bao nhiêu. Nó cũng giúp làm nổi bật khi các biến thiếu theo một mẫu nhất định — điều cần xử lý cẩn trọng kẻo mô hình bị thiên lệch.

Biến nào có nhiều giá trị thiếu nhất? Chạy tất cả các dòng mã trừ dòng cuối để tìm câu trả lời. Khi đã chắc chắn, hãy điền giá trị và nhấn "Gửi câu trả lời".

Bài tập này là một phần của khóa học

Feature Engineering với PySpark

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Dùng select() để chọn tập con từ dataframe df với danh sách cột columns và lấy mẫu bằng hàm sample() đã cho, rồi gán dataframe này vào biến sample_df.
  • Chuyển dataframe đã chọn thành dataframe pandaspandas_df, và dùng pandas isnull() để chuyển DataFrame này sang True/False. Lưu kết quả vào tf_df.
  • Dùng heatmap() của seaborn để vẽ tf_df.
  • Nhấn "Chạy mã" để xem biểu đồ. Sau đó gán tên biến có nhiều giá trị thiếu nhất vào answer.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Sample the dataframe and convert to Pandas
____ = df.select(____).sample(False, 0.1, 42)
____ = ____.toPandas()

# Convert all values to T/F
tf_df = ____.____()

# Plot it
sns.____(data=____)
plt.xticks(rotation=30, fontsize=10)
plt.yticks(rotation=0, fontsize=10)
plt.show()

# Set the answer to the column with the most missing data
answer = '____'
Chỉnh sửa và Chạy Mã