今天就跟大家聊聊有关如何用Python热力图可视化表格缺失数据，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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Python热力图寻找缺失数据
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excel水平非常高，这些可能不会成为你的问题。但如果你想可视化出每一列缺失数据的分布和数量怎么办？这时候就需要用Python绘制热力图了！
在开始之前我们需要安装以下Python包(库)，打开你的CMD(Windows系统)/Terminal(macOS系统)输入以下指令即可:
pip install seaborn
pip install pandas
pip install matplotlib
其中pandas是用于数据操作与处理的，matplotlib和seaborn主要用于Python数据可视化，也就是绘制我们所需要的热力图。
好了，废话不多说，让我们现在就开始使用panda加载数据：
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：Python推特机器人分类数据集:
https://pythondict.com/download/python-twitter-bot-classify-dataset-download/
中的training_data.csv，只需要你移动到当前代码的文件夹下即可。
使用Python构造热力图识别表格的缺失数据：
Python热力图寻找缺失数据
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，可以阅读这篇文章：
https://seaborn.pydata.org/api.html
整体代码如下（一共只用了7行
）
看完上述内容，你们对如何用Python热力图可视化表格缺失数据有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
