missing_feature=list(missing_df[missing_df['missing_value']!=0].missing_key) financial_data[missing_feature]forvalinmissing_feature: train_data[val]=train_data[val].fillna(train_data[val].mode()[0]) test_data[val]=test_data[val].fillna(test_data[val].mode()[0])

这段代码的作用是：

1. 将缺失值比例不为 0 的特征名保存到列表 `missing_feature` 中。

2. 对于每一个在 `missing_feature` 中的特征名，使用 `fillna()` 函数将训练集和测试集中的缺失值用该特征的众数进行填充。具体地，使用 `mode()[0]` 函数求出该特征的众数，并使用 `fillna()` 函数将该特征的缺失值用其众数进行填充。填充后的结果分别赋值给训练集和测试集中的原特征。这里的 `train_data` 和 `test_data` 是未定义的，应该是从之前的代码中定义的变量中获取的。

相关问题

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。

file_path = '..‪\C:\Users\Administrator\Desktop\missing_data.csv'

file_path = '..‪\C:\Users\Administrator\Desktop\missing_data.csv' 是一个文件路径的字符串表示。它指向了一个名为 "missing_data.csv" 的文件，该文件位于桌面上的 "C:\Users\Administrator" 目录下。

在这个文件路径中，"..‪\" 表示返回上一级目录，即 "C:\Users" 目录。然后，路径继续指向 "Administrator" 目录，最后指向 "Desktop" 目录。在 "Desktop" 目录下，文件名为 "missing_data.csv"。

请注意，路径中的 "..‪\" 表示返回上一级目录，而 "C:\Users\Administrator" 是具体的目录路径，请根据实际情况进行调整。