如何用Python熱力圖可視化表格缺失數據

今天就跟大家聊聊有關如何用Python熱力圖可視化表格缺失數據，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

Python熱力圖尋找缺失數據

你有沒有遇到一種情況，處理一張很大的csv表格的時候很難找到表格中每一列的缺失數據，或者說處理速度非常慢？當然如果你的excel水平非常高，這些可能不會成為你的問題。但如果你想可視化出每一列缺失數據的分布和數量怎么辦？這時候就需要用Python繪制熱力圖了！

1.安裝所需要的第三方Python庫

在開始之前我們需要安裝以下Python包(庫)，打開你的CMD(Windows系統)/Terminal(macOS系統)輸入以下指令即可:

pip install seaborn
pip install pandas
pip install matplotlib  

其中pandas是用于數據操作與處理的，matplotlib和seaborn主要用于Python數據可視化，也就是繪制我們所需要的熱力圖。

2.Python加載數據

好了，廢話不多說，讓我們現在就開始使用panda加載數據：

沒錯，pandas的使用就這么簡單，讀取csv文件直接使用read_csv函數，你可以使用自己需要的csv文件，也可以使用我們提供的：Python推特機器人分類數據集:

https://pythondict.com/download/python-twitter-bot-classify-dataset-download/

中的training_data.csv，只需要你移動到當前代碼的文件夾下即可。

3.Python構造熱力圖

使用Python構造熱力圖識別表格的缺失數據：

Python熱力圖尋找缺失數據

seaborn.heatmap用于生成熱力圖，其會檢查data中的每個單元格，如果為空則標記為黃色，cmap為顏色圖譜，viridis即藍-綠-黃. 此外，matplotlib.pyplot主要用于負責展示圖片。如果你需要知道seaborn更詳細的參數文檔，可以閱讀這篇文章：

https://seaborn.pydata.org/api.html

整體代碼如下（一共只用了7行）

看完上述內容，你們對如何用Python熱力圖可視化表格缺失數據有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。