7行代码巧用Python热力图可视化表格缺失数据-Python实用宝典

7行代码巧用Python热力图可视化表格缺失数据

Python热力图寻找缺失数据
Python热力图寻找缺失数据

你有没有遇到一种情况,处理一张很大的csv表格的时候很难找到表格中每一列的缺失数据,或者说处理速度非常慢?当然如果你的Excel水平非常高,这个可能不会成为你的问题,但如果当你想可视化出每一列缺失数据的分布和数量怎么办呢?这时候就需要用Python绘制热力图了!

1.安装所需要的第三方Python

在开始之前我们需要安装以下Python包(),打开你的CMD(Windows系统)/Terminal(macOS系统)输入以下指令即可:

pip install seaborn
pip install pandas
pip install matplotlib

其中pandas是用于数据操作与处理的,matplotlib和seaborn主要用于Python数据可视化,也就是绘制我们所需要的热力图。

2.Python加载数据

好了,废话不多说,让我们现在就开始使用panda加载数据:

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn
import matplotlib
data = pd.read_csv('training_data.csv')

没错,pandas的使用就这么简单,读取csv文件直接使用read_csv函数,你可以使用自己需要的csv文件,也可以使用我们提供的:点击下载 Python推特机器人分类数据集 中的training_data.csv,只需要你移动到当前代码的文件夹下即可。

3.Python构造热力图

使用Python构造热力图识别表格的缺失数据:

seaborn.heatmap(data.isnull(), yticklabels=False, cbar=False, cmap='viridis')
# 热力图,当data中有空值时标为黄色
matplotlib.pyplot.tight_layout() 
matplotlib.pyplot.show()
Python热力图寻找缺失数据
Python热力图寻找缺失数据

seaborn.heatmap用于生成热力图,其会检查data中的每个单元格,如果为空则标记为黄色,cmap为颜色图谱,viridis即蓝-绿-黄. 此外,matplotlib.pyplot主要用于负责展示图片。如果你需要知道seaborn更详细的参数文档,可以阅读这篇文章

整体代码如下(一共只用了7行

import pandas as pd
import seaborn
import matplotlib
data = pd.read_csv('training_data.csv')
seaborn.heatmap(data.isnull(), yticklabels=False, cbar=False, cmap='viridis')
matplotlib.pyplot.tight_layout() 
matplotlib.pyplot.show()

我们的文章到此就结束啦,如果你希望我们今天的Python 教程,请持续关注我们,如果对你有帮助,麻烦在下面点一个赞/在看哦有任何问题都可以在下方留言区留言,我们都会耐心解答的!


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