缺失值

當我們拿到資料的時候，資料不一定是完整的，有時候一些特徵有缺失值，我們可以通過視覺化缺失值來決定我們下一步要進行的操作。

missingno庫

missingno是一個視覺化缺失值的庫，方便使用，我們可以用pip install missingno 即可下載該庫。

例子

import missingno as msno
msno.matrix(players.sample(500))#players表示型別為dataframe的表格，sample（500）表示抽取表格中500個樣本。

上圖是程式碼執行後得到的結果，白線越多，代表缺失值越多。
再來驗證一下，我們去掉rater1和rate2的缺失值。

players = players[players.rater1.notnull()]
msno.matrix(players.sample(500))

看得出，rate1的白線沒了，因為我們把缺失值給去掉了。所以白線沒了。
我們還可以生成熱度圖。

msno.heatmap(players,figsize=(16, 7))#figsize是指圖的大小

生成了這樣一個圖，這個圖的意思是，比如說rater1和rater2的熱度值是1，代表的是，當rater1缺失時，rater2也百分之百缺失，表示的是兩個特徵之間的關係。