缺失值可视化python代码
时间: 2023-09-03 18:15:11 浏览: 50
以下是一些可视化缺失值的Python代码示例:
1. 使用缺失值热图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
# 使用热图可视化缺失值
sns.heatmap(df.isnull(), cbar=False)
plt.title('Missing Values Heatmap')
plt.show()
```
2. 使用缺失值计数图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算每列缺失值的数量
missing_values_count = df.isnull().sum()
# 使用条形图可视化每列缺失值数量
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.bar(missing_values_count.index, missing_values_count.values)
plt.xticks(rotation=90)
plt.title('Missing Values Count')
plt.show()
```
3. 使用缺失值饼图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算每列缺失值的数量
missing_values_count = df.isnull().sum()
# 计算数据集中缺失值的总数
total_missing = missing_values_count.sum()
# 计算每列缺失值的百分比
missing_values_percent = (missing_values_count / total_missing) * 100
# 使用饼图可视化每列缺失值数量的百分比
plt.pie(missing_values_percent.values, labels=missing_values_percent.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Missing Values Percent')
plt.show()
```