Gestion des Données Manquantes avec missingno

Si tu souhaites analyser des valeurs manquantes dans tes ensembles de données, Pandas n'est peut-être pas le meilleur choix.

Les méthodes de Pandas cachent de nombreux détails importants sur les valeurs manquantes. Par exemple, on a aucune indication sur leur emplacement, sur leur périodicité, sur la corrélation entre les colonnes, etc.

La bibliothèque "missingno" de Python est une excellente ressource pour explorer les données manquantes. Elle génère des visualisations informatives pour améliorer l'analyse des données.

L'extrait de code ci-dessus démontre justement l'analyse des données manquantes à l'aide des bibliothèques Pandas et Missingno (voir le notebook sur Github).