Данные пропущены случайно?
Работа с пропущенными данными в Python
Suraj Donthi
Deep Learning & Computer Vision Consultant
Missing Completely at Random (MCAR)
Определение:
«Пропуски никак не связаны ни с наблюдаемыми, ни с отсутствующими значениями»
MCAR — пример
msno.matrix(diabetes)
Missing at Random (MAR)
Определение:
«Пропуски систематически связаны с другими наблюдаемыми данными, но не с самими пропущенными значениями»
MAR — пример
msno.matrix(diabetes)
Missing Not at Random (MNAR)
Определение:
«Пропуски связаны с самими значениями — как отсутствующими, так и наблюдаемыми»
MNAR — пример
- Паттерн пропусков в
diabetes, отсортированный поSerum_Insulin
sorted = diabetes.sort_values('Serum_Insulin')
msno.matrix(sorted)
