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. Расчет времени выполнения кода
  2. Проверка типа объекта в Python
  3. Группы исключений в Python
  4. Поиск шаблона в начале строки
  5. Абстракции словарей и множеств в Python
  6. Просмотр файла в Jupyter Noteboo
  7. Создание функций с произвольным количеством аргументов
  8. Вложенные циклы в Python
  9. Оператор del в Python
  10. Concrete Paths в Python
  11. Генераторы в Python
  12. Сортировка элементов с OrderedDict
  13. Генераторы в Python
  14. Вычисление натурального логарифма в NumPy
  15. Тест скорости набора текста на Python
  16. Атрибуты класса и экземпляра
  17. Распаковка с оператором *
  18. Работа со строками в Python
  19. Обратный список чисел
  20. Глобальные переменные в Python
  21. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  22. Группировка элементов Python
  23. Вложенные генераторы в Python
  24. Поиск самого частого элемента
  25. Перезагрузка оператора в Python
  26. Генераторы данных
  27. Конкатенация строк с помощью join()
  28. Преобразование текста в нижний регистр
  29. Проблема с изменяемыми аргументами
  30. Удаление URL-адресов в Python
  31. Взаимодействие с sys
  32. Поиск частых элементов в списке
  33. Многопоточность в Python
  34. Очистка данных в Python
  35. Конкатенация строк в Python
  36. Лямбда-функции в Python
  37. Преобразование в float
  38. Переворот строки с использованием цикла
  39. Логирование с Loguru
  40. Потоковый ввод в Python
  41. Ввод нескольких значений
  42. Аннотации типов в Python
  43. Поиск наиболее частого элемента
  44. Метод title() в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию