教学目标

• 理解missingno库的基本功能和使用方法。
• 学会使用missingno库来可视化缺失数据。
• 学会分析缺失数据模式，并采取相应的处理策略。

教学内容

1. 介绍missingno库
   • missingno是一个Python库，用于数据缺失值的可视化。
   • 可以通过pip install missingno命令进行安装。
2. 数据准备
   • 使用pandas读取数据集。
   • 示例数据集：NYPD Motor Vehicle Collisions Dataset。
3. missingno的基本功能
   • msno.matrix：展示数据完整性的矩阵。
   • msno.bar：按列显示缺失值的柱状图。
   • msno.heatmap：展示变量之间缺失值的相关性热力图。
   • msno.dendrogram：展示变量缺失值相关性的树状图。
4. 示例代码演示
   • 展示如何使用missingno的函数来可视化缺失数据。
   • 分析可视化结果，理解数据缺失的模式。
5. 讨论与练习
   • 讨论如何根据缺失数据模式来决定数据清洗的策略。
   • 练习使用missingno来分析不同的数据集。

教学步骤

1. 导入库
   • 导入pandas和missingno。
2. 加载数据
   • 使用pandas.read_csv()读取数据集。
3. 使用missingno.matrix
   • 调用msno.matrix()函数，传入数据样本。
4. 使用missingno.bar
   • 调用msno.bar()函数，传入数据样本。
5. 使用missingno.heatmap
   • 调用msno.heatmap()函数，传入数据集。
6. 使用missingno.dendrogram
   • 调用msno.dendrogram()函数，传入数据集。
7. 讨论与练习
   • 分析每个可视化结果，讨论可能的缺失数据模式。
   • 根据分析结果，讨论如何处理缺失数据。
8. 作业
   • 让学生选择一个数据集，使用missingno进行分析，并撰写分析报告。

教学资源

• missingno官方文档：提供详细的使用说明和示例。
• NYPD Motor Vehicle Collisions Dataset：示例数据集，用于教学演示。

教学评估

• 通过学生在讨论中的参与度和作业完成情况来评估学生的学习效果。
• 评估学生对missingno库的理解程度，以及他们分析缺失数据的能力。