plot_miss_var

概要

R言語の naniar::gg_miss_var() をオマージュした関数で、データフレームの各変数について欠測値の量を横棒グラフとして可視化します。欠損値統計の計算には py4stats.diagnose() を使用しています。

plot_miss_var(
    data: IntoFrameT,
    values: Literal['missing_percent', 'missing_count'] = 'missing_percent', 
    sort: bool = True, 
    miss_only: bool = False, 
    top_n: Optional[int] = None,
    fontsize: int = 12,
    ax: Optional[Axes] = None,
    color: str = '#478FCE',
    **kwargs: Any
)

引数 Argument

data：IntoFrameT（必須）
入力データ。narwhals が受け入れ可能な DataFrame 互換オブジェクト
（例：pandas.DataFrame、polars.DataFrame、pyarrow.Table）を指定できます。
normalize：str
　グラフに表示する値の種類。
- missing_percent 列毎の欠測率をパーセンテージで表示します。
- columns 列毎の欠測数を表示します。
sort：bool
プロット前に選択した指標で列をソートするかどうか。初期設定は True です。。
miss_only：bool
欠測値を含まない列を除外するかどうか。True だと欠測値を含まない列を除外し、False（初期設定）だと省略せずに全ての列を表示します。
top_n：int
棒グラフを表示するグラフの個数。top_n = None（初期設定）の場合、すべての棒グラフを表示し、整数値が指定された場合、欠測率（数）の上位 top_n 件が表示されます。
ax
　matplotlib の ax オブジェクト。複数のグラフを並べる場合などに使用します。
fontsize：int
　軸ラベルなどのフォントサイズ。
palette：list of str
　グラフの描画に使用する色コード。棒グラフの色に対応します。

使用例 Example

import py4stats as py4st
import pandas as pd
from palmerpenguins import load_penguins
penguins = load_penguins() # サンプルデータの読み込

py4st.plot_miss_var(penguins)

py4st.plot_miss_var(penguins, values = 'missing_count', miss_only = True)

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