这是名为 missingno 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 0.5.2maintenancerelease.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 missingno 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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失踪没有
商品描述
杂乱的数据集？ 缺少值？ missingno 提供了一个小型工具集，包含灵活且易于使用的缺失数据可视化和实用程序，可让您快速直观地了解数据集的完整性（或缺失）。 只需 pip install missingno 即可开始。 本快速入门使用 NYPD 机动车碰撞数据集数据集的示例。 msno.matrix 无效矩阵是一种数据密集型显示，可让您快速直观地挑选出数据补全中的模式。 乍一看，日期、时间、伤病分布和第一辆车的贡献因素似乎都填满了，而地理信息似乎大部分是完整的，但参差不齐。 右侧的迷你图总结了数据完整性的一般形状，并指出了数据集中具有最大和最小空值的行。 此可视化将轻松容纳多达 50 个标记变量。
特性
- 可视化将轻松容纳多达 50 个标记变量
- msno.bar 是按列显示无效性的简单可视化
- 您可以切换到对数刻度
- missingno 相关性热图衡量无效相关性
- 始终为满或始终为空的变量没有有意义的相关性
- 始终为满或始终为空的变量没有有意义的相关性，
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/missingno.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便以最简单的方式从我们的免费操作系统之一在线运行。
