欠損値の出現パターンを簡単に可視化する - Qiita(An English translation is available here.) Pythonでデータ分析をする際に、欠損値の出現パターンを簡単に可視化する方法を紹介します。 はじめに データ分析をする際に、欠損値に対処する必要があります。方法は様々あります1が、対処法を考える前に、欠損値の数や出現パターンを知る必要があります。この記事では、Pythonを用いてデータ分析をする際に、欠損値の出現パターンを簡単に可視化する方法を紹介します。 なお、この記事で紹介する方法については、私のGitHub repoにJupyter notebookをアップロードしてあります。下のバッジをクリックすると、Binderで実行できます。 前提 以下、Kaggleから入手できるTitanicのtrain datasetを例として紹介します。以下のコードと実行結果があるものとします。 import nu
GitHub - ResidentMario/missingno: Missing data visualization module for Python.
Missing data - Wikipedia)
Imputation (statistics) - Wikipedia
