Python | 使用 Missingno 库可视化缺失值 (NaN) 值

在数据分析和机器学习中，我们经常需要处理包含缺失值 (NaN) 的数据集。有时候，如果这些数据缺失的很严重，我们可能需要对其进行一些预处理操作。Missingno 是一个 Python 库，可以对缺失值进行可视化，从而使缺失值的情况一清二楚。

下面，我们先来看看如何安装 Missingno 库：

pip install missingno

安装完成后，我们就可以开始使用它了。让我们从一些基本的可视化开始吧。

1. 矩阵可视化

我们首先来看一下矩阵可视化。它可以让我们快速地看到数据集中的所有列，以及它们的 NaN 值：

import missingno as msno
import pandas as pd

# 创建一个包含 NaN 值的数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': [np.nan, 7, 8, np.nan, 10],
                   'C': [11, 12, 13, np.nan, 15]})

# 矩阵可视化
msno.matrix(df)

这将在屏幕上显示一个矩形表格，其中每一行代表一个观测值，每一列代表一个特征。如果该特征缺失数据，那么对应单元格将以白色显示。如果该特征没有缺失数据，则对应单元格将以紫色显示。通过矩阵可视化，我们可以很快地找到哪些列缺失数据，哪些没有。下面是结果：

2. 条形图可视化

下面我们来看一下如何使用条形图可视化缺失值。这可以让我们更直观地看到哪些特征缺失值较多：

# 条形图可视化
msno.bar(df)

这将在屏幕上显示一个条形图，其中每一条代表一个特征列，横轴是缺失值比例，纵轴是特征列名称。通过条形图可视化，我们可以很直观地找到哪些特征缺失值比例高，哪些低。下面是结果：

3. 热图可视化

最后，我们来看一下如何使用热图可视化缺失值。这可以帮助我们更好地了解每个特征缺失值的分布情况：

# 热图可视化
msno.heatmap(df)

这将在屏幕上显示一个热图，其中每一行代表一个观测值，每一列代表一个特征，横轴是特征名称，纵轴是观测值数量。通过热图可视化，我们可以很直观地找到哪些特征有更多的缺失值，哪些有较少的缺失值。下面是结果：

总之，Missingno 是一个非常实用的 Python 库，可以帮助我们更好地处理和理解缺失值。无论你是数据分析师还是机器学习工程师，都应该了解和掌握它。