介绍pip missingno - Shell/Bash

pip missingno是一个用于Python数据分析的库，它可以帮助用户快速可视化和分析数据集中的缺失值。此外，它还可以以几个简单的步骤描绘数据集概览的结构性信息。

安装pip missingno

使用pip命令可安装pip missingno库：

pip install missingno

用途

missingno库的两个重要函数是matrix()和heatmap()。matrix()函数主要绘制矩阵，其可视化了数据集中缺失值的位置。这些缺失值来自于数据集中的任何部分，具有非常高的效率和可重现性。要使用matrix()函数，只需要输入以下代码：

import missingno as msno

msno.matrix(df)  #df是数据集
plt.show() #显示图像

得到的结果是一个矩阵，它显示数据集中缺失数据的位置。

heatmap()函数主要用来检测数据中的缺失值。它根据变量之间的相关性对整个数据集进行聚类，并绘制出一个颜色矩阵。要使用heatmap()函数，只需输入以下代码：

import missingno as msno

msno.heatmap(df)
plt.show() #显示图像

会得到如下结果：

除此之外，还有其他一些函数可以实现更加复杂的功能，例如：

• bar()：绘制了一个缺失值的条形图。
• dendrogram()：基于缺失值的相似性，以树形结构呈现聚类。
• geoplot()：生成一个数据集中缺失值的地理空间可视化。
• spider()：以蜘蛛网状图的方式呈现不同数据集的缺失情况。

可通过以下命令查看missingno函数的文档

import missingno as msno

help(msno)

总结

pip missingno是一款十分有用而且易用的数据可视化工具。该工具使用起来简单，但却能够对数据集的缺失值提供有价值的绘图分析。使用pip missingno可以让数据分析人员节省大量的时间，加快数据分析速度,提高数据分析效率，使得数据分析更加智能和高效。