如何在数据框架中绘制缺失值的分布

Question

我有一个带有100列的数据框架，想通过绘制图来研究缺失值的比例。

我能够使用以下代码：

代码：

missing_data_in_df=pd.DataFrame({'NaN_Counts': df.isna().sum(), 'NaN_Proportions(%)': (df.isna().sum() / df.shape[0]) * 100}).sort_values(by='NaN_Counts', ascending=False)
missing_data_in_df.head()

输出：

        NaN_Counts  NaN_Proportions(%)
Col1    889061      99.757636
Col2    685843      76.955435
Col3    584612      65.596749
Col4    476524      53.468668
Col4    392318      44.020282

尝试使用直方图可视化 -

代码：

missing_data_in_df.hist()

获取

我将输出AS -https ://i.sstatic.net/7yndt 。 png“ rel =” nofollow noreferrer“>

是否有任何方法可以获取任何方法X轴的数据框？

Answer 1

使用您的dataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "features": ["Col1", "Col2", "Col3", "Col4", "Col5"],
        "NaN_Counts": [889061, 685843, 584612, 476524, 392318],
        "NaN_Proportions(%)": [99.757636, 76.955435, 65.596749, 53.468668, 44.020282],
    }
)

这是一种方法：

df.plot.bar(x="features", subplots=True)

ouput：