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"
- Функция rsplit() в Python
- Экранирование символов в Python
- List Comprehension Tutorial
- Управление импортом в Python
- Работа с CSV файлами
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Переопределение метода
- Добавление вложенных списков
- Преобразование символов с помощью map
- kwargs в Python
- Генераторы списков в Python
- Списки в Python: синтаксис представления
- Цикл for в Python
- Атрибуты класса и экземпляра в Python
- Копирование файлов с shutil()
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Python OrderedDict и fromkeys() — работа с словарями
- Получение локальных переменных в Python
- Группировка элементов Python
- Работа с областями видимости переменных
- Декораторы с @wraps
- Метод join() с набором
- Работа с enumerate()
- Расширение операции побитового «и» в Python
- Форматирование чисел в Python
- Оптимизация памяти с __slots__
- Python Поверхностное Копирование
- Оператор «or» в Python
- Метод split() в Python
- Объединение словарей в Python
- Генератор данных в Keras
- Проверка ввода с помощью isdigit
- Итерации в Python
- Модуль xkcd: загрузка комиксов
- Красивый вывод списка
- Оптимизация памяти в Python
- Работа с Enum в Python3.
- Рекурсия для обращения строки
- Генерация случайных чисел в Python
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Группировка элементов в словарь
- Работа с CSV файлами в Python
- Оптимизация памяти с __slots__
- Проверка на истинность объектов в Python
- Оператор in для проверки наличия элемента
- Удаление дубликатов из списка
- Python-dateutil — работа с датами
- Удаление файлов в Python
- Тип данных TypeVarTuple
