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"
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Подписка на SelectelNews в Twitter
- Получение пути к текущему скрипту с помощью os
- Метод split() для разделения строк
- Метод join() для объединения строк
- Переопределение оператора % для объектов
- Создание списка дат
- Сравнение неупорядоченных списков
- Многопоточность и асинхронное программирование в Python
- Работа с асинхронными задачами в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Функции высшего порядка в Python
- Списковое включение в Python
- Создание таблиц в Python с PrettyTable
- Работа с аргументами командной строки
- Импорт классов из другого файла
- Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
- Подсчет часто встречающихся элементов
- Выражения-генераторы в Python
- Генерация случайных данных в NumPy
- Обмен данными с asyncio.Queue
- Объединение словарей в Python
- Функция enumerate() — Python
- Метод repr() в Python
- Преобразование чисел в восьмеричную строку
- Метод gt в Python
- Метод index() в Python
- Работа с исключениями в Python
- Объединение списков в Python.
- Красивый вывод списка
- Открытие и редактирование скриптов Python
- Контекстный менеджер в Python
- Работа с YAML в Python
- Поиск подстроки в строке
- Оператор объединения словарей
- Избегание циклических зависимостей классов в Python
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Генерация случайных чисел Python
- Импорт с альтернативным именем
- Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
- Модуль sys: основы
- Сравнение def и lambda-функций
- Удаление ключа из словаря
- Работа с изменяемыми списками
- Метод pop() списка
- Retrying в Python: повторные вызовы
