Курс Python → Визуализация пропусков данных
Missingo — это библиотека Python, которая предоставляет удобные инструменты для работы с пропущенными значениями в данных. Это популярное решение для поиска и визуализации отсутствующих значений в реальных наборах данных. Прежде чем приступать к анализу данных, важно убедиться, что все значения присутствуют и корректны.
Для начала работы с Missingo необходимо установить библиотеку с помощью pip:
pip install missingoПосле установки библиотеки можно использовать функцию `msno.matrix()`, которая позволяет визуализировать пропущенные значения в данных в виде матрицы. Это поможет быстро обнаружить пропущенные значения и оценить их распределение по различным признакам.
Пример использования Missingo для визуализации пропущенных значений:
import missingo as msno
import pandas as pd
# Создание DataFrame с пропущенными значениями
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# Визуализация пропущенных значений
msno.matrix(df)Этот код создаст матрицу, где пропущенные значения будут обозначены белым цветом, а непропущенные — черным. Таким образом, с помощью Missingo можно быстро выявить проблемные области в данных и принять меры для их обработки.
Другие уроки курса "Python"
- Поиск всех индексов подстроки
- Генераторы в Python
- Функция zip() в Python
- Удаление эмодзи с помощью pandas
- Работа с рекламными данными в Pandas
- Методы сравнения множеств
- Компиляция регулярных выражений
- Генераторы в Python
- Обучение модели с указанием эпох
- Создание инструмента обнаружения плагиата
- Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
- Печать месячного календаря
- Перехват исключений в Python
- Блок else в циклах.
- Функция enumerate в Python
- Генераторы списков
- Протокол управления контекстом
- Явный импорт переменных
- Импорт в Python: список all
- Оператор break в Python
- Операции с матрицами в Python
- Декораторы в Python
- Работа с CSV файлами в Python
- Работа с файлами в Python
- Проверка однородности элементов списка
- Python 3.12: Псевдонимы типов
- Объединение словарей в Python
- Оптимизация сравнения в Python
- Разделение функций на этапы
- Функция enumerate() в Python
- Принципы LSP и ISP в Python
- Оформление кода по PEP 8
- Установка переменной среды в Python
- Создание директории в Python
- Комментарии в Python
- Избегание циклических зависимостей классов в Python
- Библиотека itertools: объединение списков
- Измерение времени выполнения кода в Python
- Генераторы в Python
- Замена символов в Python
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Проблема сравнения словарей
- Работа с IP-адресами в Python
- Применение команды break
- Форматирование строк в Python
- Равенство и идентичность в Python
