删除 MCAR
分析并恰当处理缺失值并不容易。不过，如果缺失值的数量很少，处理起来就很简单。在视频练习中，您已经学习了如何正确识别、何时删除以及如何移除缺失数据。
在本练习中，您将对 Glucose 列存在缺失值的行进行整行删除（listwise deletion）。diabetes DataFrame 和 missingno 包（已作为 msno 导入）都已为您加载。
请注意，这里使用了专有的 display() 函数来替代 plt.show()，以便您更方便地查看输出。
本练习是课程的一部分
在 Python 中处理缺失数据
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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")