missing = miss_values_num[miss_values_num>0] # 排序 missing.sort_values(inplace=True) #柱状图可视化缺失值 missing.plot.bar() 在这段代码中如何扩大横坐标比例，更清晰

在这段代码中，首先通过`miss_values_num > 0`筛选出所有含有缺失值的位置，并存储到`missing`变量中。接着，`sort_values(inplace=True)`是对筛选后的数据按行进行排序，`inplace=True`表示就地修改原始数据，使其按照缺失值的数量从小到大排列。

然后，`plot.bar()`用于创建一个柱状图展示每一列缺失值的数量，横坐标通常代表列名，纵坐标表示缺失值的数量。

如果想要扩大横坐标的比例，使得图表更清晰，你可以尝试调整matplotlib图形的`xticks`设置。例如，你可以增加`xtick_rotation`角度，让标签旋转以便更好地并排显示，或者设置`xticks`的间隔(`plt.xticks(rotation=45, ha='right', rotation_mode='anchor')`)。另外，你也可以调整`xlim`属性来设定x轴的范围。

以下是具体的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 如果你想增大标签之间的间距
plt.xticks(rotation=45, ha='right', rotation_mode='anchor')

# 或者调整x轴范围，如只显示前10列
plt.xlim(0, len(missing)-1 if len(missing) > 10 else None)

# 继续绘制柱状图
missing.plot.bar()

# 显示图形
plt.show()

记得在实际操作时，根据你的数据集大小和实际情况来选择最适合的配置。