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"
- Отправка поздравлений по дню рождения
- Переопределение метода len
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Установка и обучение ChatterBot
- Основы работы с os
- Капитализация строк
- Создание вложенного генератора
- Генераторы в Python
- Работа с CSV в Python
- Переворот последовательности
- Применение функции к каждому элементу списка
- Очистка данных в Python
- Создание итератора
- Управление IP-адресами через прокси
- Ускоренный импорт библиотек
- discard() — удаление элемента из множества
- Регистрация на курсы SF Education
- Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
- Удаление элемента из списка в Python
- F-строки в Python
- Получение размера объекта с sys.getsizeof()
- Повторение элементов списков
- Реверс строки и списка в Python.
- Инициализация переменных
- Хеши в Python
- Официальный канал Python в Telegram
- Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
- Динамические маршруты во Flask
- Библиотека Chartify: руководство
- Создание namedtuple из словаря
- Функция enumerate() в Python
- Вычисление разности множеств в Python
- Установка и использование Telegram API в Python
- Работа с кортежами в Python
- Метод enumerate() в Python
- Отрицательные индексы списков
- Сортировка элементов с OrderedDict
- Работа с модулем random
- Создание тестовых данных с Faker
- Декораторы в Python
- Дефолтные параметры в Python
- Функция __init__ в Python
- Работа с библиотекой xkcd
- Оператор in для проверки наличия элемента
- Создание генераторов в Python
- Лямбда-функции в Python
- Метод count() для списков
