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 missingo

После 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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Лямбда-функции для min/max
  2. Функции в Python
  3. Сортировка слиянием
  4. Создание словарей с defaultdict
  5. Обмен значений переменных в Python
  6. Тип CodeType в Python.
  7. Раздувающийся словарь в Python
  8. Оператор «not» в Python
  9. *args и **kwargs в Python
  10. Отладчик pdb: начало работы
  11. Основные функции и модули Python
  12. Лямбда-функции в Python
  13. Построение графиков в терминале с bashplotlib
  14. Вложенные циклы в Python
  15. Работа с комплексными числами
  16. Создание объекта timedelta
  17. Тип данных TypeVarTuple
  18. Именованные аргументы в Python
  19. Решатель судоку на Python с pygame
  20. Подсчет частотности элементов в Python
  21. Делегирование в Python
  22. Модуль inspect
  23. Python enumerate() для работы с индексами
  24. Синхронизация потоков с time.sleep()
  25. Копирование файлов с shutil()
  26. Построение графиков в Matplotlib
  27. Python и Юникод: работа с цифрами
  28. Рациональные числа в Python
  29. Обмен данными с asyncio.Queue
  30. Цикл for в Python
  31. Namedtuple в Python
  32. Работа с модулем Calendar
  33. Профилирование кода на Python
  34. Рекурсия для обращения строки
  35. Работа с Event() в threading
  36. Переопределение метода __eq__
  37. Перегрузка операторов в Python
  38. Копирование объектов в Python
  39. Работа с collections в Python.
  40. JMESPath в Python
  41. Создание генераторов
  42. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  43. Работа с timedelta
  44. Создание уникального проекта

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию