刪除 MCAR
分析並正確處理遺漏值並不容易。不過，如果遺漏值的數量很少，處理起來其實很簡單。在影片練習中，你學到如何正確辨識、判斷何時該刪除，以及如何移除遺漏資料。
在這個練習中，你會對 Glucose 欄位有遺漏值的列進行整列刪除（listwise deletion）。diabetes DataFrame 與 missingno 套件（命名為 msno）都已為你載入。
注意：我們使用自訂的 display() 函式來取代 plt.show()，讓你更容易查看輸出結果。
本練習屬於課程
在 Python 中處理遺漏值
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Visualize the missingness of diabetes prior to dropping missing values
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# Display nullity matrix
display("/usr/local/share/datasets/matrix_diabetes.png")