missingno查看缺失值代码

使用Python中的`missingno`库可以很方便地查看数据中的缺失值情况。

首先，需要安装`missingno`库。可以使用以下命令进行安装：

pip install missingno

安装完成后，可以使用以下代码查看数据中的缺失值情况：

import missingno as msno
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制缺失值矩阵图
msno.matrix(df)

这段代码会绘制出一个缺失值矩阵图，横轴表示数据集中的每个特征，纵轴表示数据集中的每个样本。缺失值用白色表示，非缺失值用深色表示。通过观察缺失值矩阵图，可以直观地了解数据中哪些特征有缺失值，以及缺失值的分布情况。

除了缺失值矩阵图，`missingno`库还提供了其他可视化工具，如缺失值条形图、热力图等，可以根据需要进行选择使用。

相关问题

用一段python代码画出缺失值的图

在 Python 中，可以使用 `missingno` 库来可视化缺失值。

首先，需要安装 `missingno` 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install missingno

安装成功后，可以使用下面的代码来绘制缺失值矩阵图：

import missingno as msno
import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据集
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, None],
    'B': [5, 6, None, 8, 9],
    'C': [10, 11, 12, None, 14]
})

# 绘制缺失值矩阵图
msno.matrix(data)

这段代码首先导入了 `missingno` 库和 `pandas` 库，然后创建了一个包含缺失值的数据集 `data`。最后调用 `msno.matrix(data)` 函数绘制缺失值矩阵图。

输出结果如下所示：

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f1d4a2a6d50>

缺失值矩阵图可以帮助我们快速地发现数据集中的缺失值，并且可以根据缺失值的情况进行相应的数据清洗和处理。

import missingno as msno plt.figure(figsize=(10,10)) msno.bar(df_scan) plt.show()

这段代码使用了 missingno 库来可视化数据中的缺失值情况。具体来说，使用了 msno.bar() 函数来绘制条形图，其中 x 轴表示数据集中的每个特征名，y 轴表示该特征中非空值的数量。如果某个特征中存在缺失值，则该特征的条形图上方会显示出缺失值所占的比例。plt.figure(figsize=(10,10)) 是为了设置画布的大小，plt.show() 则是用于展示图像。