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原文来自：7行代码 Python热力图可视化分析缺失数据处理

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 seabornpip install pandaspip install matplotlib

其中pandas是用于数据操作与处理的，matplotlib和seaborn主要用于，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 pdimport numpy as npimport seabornimport matplotlibdata = 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： 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()

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。

整体代码如下（一共只用了7行）

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

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