python如何查看缺失值分布

对于Python来说，一种常见的查看缺失值分布的方法是使用pandas库中的describe()函数。具体步骤如下：

1. 导入pandas库并读取数据集，例如：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用describe()函数查看数据集的基本统计信息，包括非缺失值的数量、均值、标准差、最小值、最大值等。例如：

data.describe()

3. 根据基本统计信息计算出缺失值的数量、比例及分布情况。例如：

missing_values = len(data) - data.count()
missing_ratio = missing_values / len(data)
missing_distribution = missing_values.groupby(data.dtypes).apply(lambda x: x.count())

其中，missing_values给出每个变量中的缺失值数量，missing_ratio给出每个变量中缺失值的比例，missing_distribution给出每个变量中缺失值的数据类型及数量。

需要注意的是，缺失值的分布情况可能会对缺失值处理和模型建立产生影响，因此在进行数据分析和建模时应充分考虑。