Visualización de valores faltantes en una variable

• Comparando los datos faltantes de la variable Peso con los valores de la variable Edad

(
    riskfactors_df
    .missing.bind_shadow_matrix(only_missing=True)
    .pipe(
        lambda df: (
            sns.boxenplot(
                data=df,
                x = 'weight_lbs_NA', #variables con datos faltantes
                y = 'age'  #variable de comparacion
            )
        )
    )
)

• Visualizacion alternativa mediante funciones de densidad

(
    riskfactors_df
    .missing.bind_shadow_matrix(only_missing=True)
    .pipe(
        lambda df: (
            sns.displot(
                data=df,
                x = 'age', #variable de distribucion
                hue = 'weight_lbs_NA',  #variable de comparacion
                kind= 'kde' #distribucion de densidad
            )
        )
    )
)

• Visualizacion de la variable Edad y los valores faltantes de la variable Peso mediante histogramas independientes. Este tipo de grafico son muy dificiles de comparar debido a que tenemos mas datos que no faltan de los que faltan

(
    riskfactors_df
    .missing.bind_shadow_matrix(only_missing=True)
    .pipe(
        lambda df: (
            sns.displot(
                data=df,
                x = 'age', #variable de distribucion
                col = 'weight_lbs_NA',  #variable de comparacion
                
            )
        )
    )
)

• Visualizacion altenativa de los datos anteriores donde el eje de las Y es independiente para cada grafico

# Eje de las y independientes para cada grafico
(
    riskfactors_df
    .missing.bind_shadow_matrix(only_missing=True)
    .pipe(
        lambda df: (
            sns.displot(
                data=df,
                x = 'age', #variable de distribucion
                col = 'weight_lbs_NA',  #variable de comparacion
                facet_kws={
                    'sharey': False
                }               
            )
        )
    )
)

• Grilla de graficos con dos variables de datos faltantes

(
    riskfactors_df
    .missing.bind_shadow_matrix(only_missing=True)
    .pipe(
        lambda df: (
            sns.displot(
                data=df,
                x = 'age', #variable de distribucion
                col = 'marital_NA',  #variable de comparacion
                row = 'weight_lbs_NA'               
            )
        )
    )
)

La visualizacion de valores faltantes en una variable permite detectar si esta ocurriendo un sesgo en la presencia o ausencia de valores faltantes ocasionado por otra variable

En la grafica displot me salia este error:

ValueError: Multi-dimensional indexing (e.g. obj[:, None]) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.

Por lo que cambie el codigo este:

(    
	riskfactors_df    
	.missing    
	.bind_shadow_matrix(only_missing=True)    
	.pipe(        
		lambda df:(           
			sns.displot(                
				data = df,                
				x = 'age',                
				kind = 'kde'                
				hue = 'weight_lbs_NA'       
			)            
		)    
	)
)

Por este codigo:

(    
	riskfactors_df    
	.missing    
	.bind_shadow_matrix(only_missing=True)    
	.pipe(        
		lambda df:(           
			sns.displot(                
				data = df,                
				x = 'age',                
				kind = 'kde'                
				hue = 'weight_lbs_NA',  
				fill = True
			)            
		)    
	)
)

Y me funcionó.

En esta clase aplicamos el concepto de la matriz de sombras para crear visualizaciones de una variable que no tiene valores faltantes, con otra que sí, permitiéndote construir visualizaciones que te ayuden a identificar rápidamente si existen sesgos o no en la presencia o ausencia de otros valores faltantes.