def missing_data(data):
total = data.isnull().sum()
percent = (data.isnull().sum()/data.isnull().count() * 100)
tt = pd.concat( [total, percent], axis=1, keys=['Total', 'Percent'] )
types = []
for col in data.columns:
dtype = str(data[col].dtype)
types.append(dtype)
tt['Types'] = types
return (np.transpose(tt))
'개발 > ML+ Data Science' 카테고리의 다른 글
어떤 feature의 value_count를 그래프로 정렬해서 표현하는 template (0) | 2019.10.01 |
---|---|
train set이랑 test set의 feature별 개수차이 보여주는 template (0) | 2019.10.01 |
notebook image 불러와서 표시하기 (0) | 2019.09.29 |
Kmeans알고리즘 elbow그래프 그려서 구하기 (0) | 2019.09.29 |
ROC curve 그리기 (0) | 2019.09.28 |