Missingmaps генерирует график отсутствующих значений в фрейме данных (подробнее см. http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/Rdoc/library/Amelia/html/missmap.html).
Есть ли что-то подобное в экосистеме python? (pandas/Matplotlib?)
Missingmaps генерирует график отсутствующих значений в фрейме данных (подробнее см. http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/Rdoc/library/Amelia/html/missmap.html).
Есть ли что-то подобное в экосистеме python? (pandas/Matplotlib?)
EDIT: с июня 2016 года есть пакет для этого: https://github.com/ResidentMario/missingno Исходный ответ следует:
Это довольно близко:
ax = missmap(df)
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import collections as collections
from matplotlib.patches import Rectangle
from itertools import izip, cycle
def missmap(df, ax=None, colors=None, aspect=4, sort='descending',
title=None, **kwargs):
"""
Plot the missing values of df.
Parameters
----------
df : pandas DataFrame
ax : matplotlib axes
if None then a new figure and axes will be created
colors : dict
dict with {True: c1, False: c2} where the values are
matplotlib colors.
aspect : int
the width to height ratio for each rectangle.
sort : one of {'descending', 'ascending', None}
title : str
kwargs : dict
matplotlib.axes.bar kwargs
Returns
-------
ax : matplotlib axes
"""
if ax is None:
fig, ax = plt.subplots()
# setup the axes
dfn = pd.isnull(df)
if sort in ('ascending', 'descending'):
counts = dfn.sum()
sort_dict = {'ascending': True, 'descending': False}
counts.sort(ascending=sort_dict[sort])
dfn = dfn[counts.index]
ny = len(df)
nx = len(df.columns)
# each column is a stacked bar made up of ny patches.
xgrid = np.tile(np.arange(len(df.columns)), (ny, 1)).T
ygrid = np.tile(np.arange(ny), (nx, 1))
# xys is the lower left corner of each patch
xys = (zip(x, y) for x, y in izip(xgrid, ygrid))
if colors is None:
colors = {True: '#EAF205', False: 'k'}
widths = cycle([aspect])
heights = cycle([1])
for xy, width, height, col in izip(xys, widths, heights, dfn.columns):
color_array = dfn[col].map(colors)
rects = [Rectangle(xyc, width, height, **kwargs)
for xyc, c in zip(xy, color_array)]
p_coll = collections.PatchCollection(rects, color=color_array,
edgecolor=color_array, **kwargs)
ax.add_collection(p_coll, autolim=False)
# post plot aesthetics
ax.set_xlim(0, nx)
ax.set_ylim(0, ny)
ax.set_xticks(.5 + np.arange(nx)) # center the ticks
ax.set_xticklabels(dfn.columns)
for t in ax.get_xticklabels():
t.set_rotation(90)
# remove tick lines
ax.tick_params(axis='both', which='both', bottom='off', left='off',
labelleft='off')
ax.grid(False)
if title:
ax.set_title(title)
return ax