missingno 是一个可以将缺失值情况进行可视化的库，十分便捷、好用。本文以 boston 数据集为例，对 missingno 的使用进行示例讲解。

1. missingno 下载及安装

下载和安装非常方便，直接使用 pip 安装即可：

pip install missingno
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2. 导入数据集

import missingno as msno
from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
import numpy as np
data,target = load_boston()['data'],load_boston()['target']
df = pd.concat([pd.DataFrame(data,columns=[str('features'+str(i)) for i in range(13)]),pd.DataFrame(target,columns=['target'])],axis=1)
df.head(10)
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由于原数据不存在缺失值，这里选择将所有等于 0 的元素替换为缺失值：

df1 = df.where(df != 0,np.nan)
df1.isnull().sum()
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现在数据集中的 features1 和 features 3 出现了缺失值，下面便可通过 missingno 对缺失值情况进行可视化。

3. missingno 缺失值可视化

3.1 msno.matrix

msno.matrix(df1, labels=True) # 无效数据密度显示
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若是图中白线越多，则说明缺失值越多。左侧纵坐标上的两个数值为样本数量的始末（即从 1 开始数有 506 条数据），右下角数字 12 表示数据中共有 12 列不存在缺失值，右侧数字 14 表示数据共计 14 列。

3.2 msno.bar

msno.bar(df1)  # 条形图显示
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上图高度越低说明缺失值越多，左侧纵坐标为数据非缺失值所占的百分比，右侧纵坐标为数据非缺失值的数量。

3.3 msno.heatmap

 msno.heatmap(df1)  # 热图相关性显示
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上方热图用以表示存在缺失值的特征之间的相关性，即某特征存在缺失值时另一特征也会存在缺失值的相关程度。上图的热图中没有数字，说明特征之间不存在缺失的相关性。

若是热图中 features1 和 features3 出现热度值 1，则说明 features1 缺失时，features3 也一定缺失。

3.4 msno.dendrogram

msno.dendrogram(df1)#树状图显示
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missingno 的树状图采用层次聚类算法对特征进行聚类，如上图所示，左侧的特征数据为一类，彼此的距离为 0（因为没有缺失数据），右侧的特征数据为另一类（两个存在缺失数据的特征）。