欠損値の数と目的変数の関係を可視化する。 - Qiita

行毎に欠損値の数がいくつあるか調べて、 それに応じて、目的変数がどのように異なっているか可視化する方法についてメモ。 参考：TPS September 2021 EDA(Kaggle) 使用コード features = [feature for feature in train_df.columns if feature not in ['id', 'claim']] train_df['no_missing'] = train_df[features].isna().sum(axis=1) test_df['no_missing'] = test_df[features].isna().sum(axis=1) missing_target = pd.DataFrame(train_df.groupby('no_missing')['claim'].agg('mean')).reset_i