基于缺失情况生成散点图

在本练习中，您将创建一个同时包含缺失值和非缺失值的散点图。您将使用上一个练习中编写的函数 fill_dummy_values()，为数据框 diabetes_dummy 填充占位值。

可以使用 .isnull() 方法计算某列是否为空（缺失）。其结果会返回一个由 True 或 False 组成的 pd.Series。

为了为缺失与非缺失值设置不同颜色，您可以对要作图的两列的"是否缺失"结果使用 OR（|）操作进行合并，得到：

True → col1 或 col2 至少有一个值缺失（也可能两个都缺失）。
False → col1 与 col2 的值都不缺失。

数据框 diabetes 和函数 fill_dummy_values() 已为您加载，可直接使用。

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在 Python 中处理缺失数据

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练习说明

使用 OR 操作合并 Skin_Fold 与 BMI 的缺失情况。
使用函数 fill_dummy_values() 为 diabetes_dummy 填充占位值。
以 'BMI' 对 'Skin_Fold' 创建散点图；注意 Y 对 X 表示 Y 轴相对于 X 轴，或将 Y 视为 X 的函数。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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()

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