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결측률 시각화하기

이전 연습 문제에서 각 열의 결측값 개수와 결측률(백분율)을 계산했어요. 하지만 이것만으로는 충분하지 않은 경우가 많아, 보통은 그래프로 시각화하는 편이 더 좋습니다.

이제 결측값 시각화를 위해 만들어진 misssingno 패키지를 사용할 거예요. airquality DataFrame과 pandas 라이브러리(pd)는 이미 불러와져 있습니다.

결측값의 분포를 바 차트와 nullity matrix로 시각화해 보겠습니다.

참고: 결과 확인을 쉽게 하려고 plt.show() 대신 별도의 전용 함수 display()를 사용했습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python에서 결측치 다루기

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실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import missingno as msno
import missingno as msno

# Plot amount of missingness
msno.___(___)

# Display bar chart of missing values
display("/usr/local/share/datasets/bar_chart.png")
코드 편집 및 실행