这是名为 missingno 的 Windows 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. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 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. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
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。
功能
- 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。
