筆記 資料缺失視覺化

#coding:utf-8

#匯入warnings包，利用過濾器來實現忽略警告語句。

import warnings

warnings.filterwarnings(『ignore』)

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import missingno as msno

```python

## 1) 載入訓練集和測試集；
train_data = pd.read_csv('data/train.csv', sep=' ')
print("train_data.shape: ",train_data.shape)

# null視覺化

missing = train_data.isnull().
sum(
)missing = missing[missing >0]
missing.sort_values(inplace=
true
)# pandas中的sort_values()函式原理類似於sql中的order by，可以將資料集依照某個欄位中的資料進行排序，
# 該函式即可根據指定列資料也可根據指定行的資料排序。
# inplace引數：是否用排序後的資料集替換原來的資料，預設為false，即不替換
# missingno庫提供了乙個靈活易用的視覺化工具來觀察資料缺失情況，是基於matplotlib的，接受pandas資料來源

msno.matrix(train_data.sample(
250)
)# pandas.dataframe.sample：隨機選取若干行
12 19學習筆記 資料視覺化
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12 20學習筆記 資料視覺化小練習
主要用於處理一些資料 以讀取csv檔案為例 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd x pd.read csv users 蔡洪浩 desktop countries.csv y x 10 y x.country china ...