X_missing=financial_data.drop(columns='fraud') missing=X_missing.isna().mean() missing_df= pd.DataFrame({'missing_key':missing.keys(),'missing_value':np.round(missing.values,4)}) plt.figure(figsize=(20,10)) sns.barplot(data=missing_df,x='missing_key',y='missing_value') plt.xticks(rotation=90)

这段代码的作用是对数据集进行缺失值分析，具体步骤如下：

1. 首先，将数据集中的 "fraud" 列删除，并将其赋值给变量 `X_missing`。

2. 接着，使用 `isna()` 函数检查数据集中的缺失值情况，并使用 `mean()` 函数计算每个特征缺失值的平均比例。将结果赋值给变量 `missing`。

3. 使用 `pd.DataFrame()` 函数创建一个 DataFrame 格式的数据，将 `missing` 中的关键字（即特征名）和对应的缺失值比例合并到一起，并将结果赋值给变量 `missing_df`。

4. 使用 `plt.figure()` 函数创建一个画布，并设置画布的大小为 (20,10)。

5. 使用 `sns.barplot()` 函数绘制一个条形图，其中横坐标为 `missing_df` 中的关键字（即特征名），纵坐标为 `missing_df` 中对应的缺失值比例，条形的颜色为默认颜色。

6. 使用 `plt.xticks()` 函数将横坐标标签旋转 90 度，以便更好地展示特征名。

7. 最后，根据需要使用 `plt.show()` 函数展示画布。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")解释代码

这段代码主要进行数据处理，包括读取csv文件、删除指定列和删除全为NaN的列。然后使用Imputer类对NaN值进行填充，填充方法为使用该列的平均值。最后将处理后的数据保存为新的csv文件。

具体代码解释如下：

1. import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split
导入所需的库和模块。

2. df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0)
使用pandas库中的read_csv()函数读取指定路径下的csv文件，将其存储为DataFrame格式，并将第一列作为索引列。

3. df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1)
使用drop()函数删除指定列。

4. df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all')
使用dropna()函数删除全为NaN的列。

5. columns = df_table_all.columns
获取DataFrame的列名。

6. imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
创建Imputer对象，用于填充NaN值。missing_values参数指定需要填充的值，strategy参数指定填充方法，axis参数指定填充方向。

7. df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values))
使用fit_transform()函数填充NaN值，并将其转换为DataFrame格式。

8. df_table_all.columns = columns
将DataFrame的列名设置为原始列名。

9. df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")
使用to_csv()函数将处理后的数据保存为新的csv文件。

# SimpleImputer deal with missing value use mean imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') df_train_col = df_train.columns df_test_col = df_test.columns df_train = imp.fit_transform(df_train) df_test = imp.fit_transform(df_test) df_train = pd.DataFrame(df_train, columns = df_train_col) df_test = pd.DataFrame(df_test, columns = df_test_col)

这段代码使用了Scikit-learn库中的SimpleImputer类来处理缺失值。首先，创建了一个SimpleImputer对象，指定了缺失值的标识为np.nan，替换策略为均值（strategy='mean'）。接着，记录了数据集中的列名，以便后续恢复DataFrame格式。然后，对训练集和测试集分别进行均值填充处理，并将结果转换回DataFrame格式，并使用之前记录的列名进行列索引的恢复。这样，就可以在处理缺失值的同时保留数据集的完整性。