分组数据并可视化缺失值

Question

我确实有一个大型医疗数据集，我想按医院分组，然后绘制每个医院的缺失值图表。数据集如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# intialise data of lists. 
data = {'hospital':['Nick hospital', 'Nick hospital','Nick hospital', 'Krish hospital', 'Krish hospital','Krish hospital'], 
        'NAR_used':[2, 1,np.nan, 2, np.nan,3], 'ipno':[45,np.nan,np.nan,np.nan,65,67]
       } 

# Create DataFrame 
df = pd.DataFrame(data)
df

使用这个样本数据集，我们只有 2 家医院变量，因此我想可视化每家医院的缺失值。 这是我尝试过的

grouped = df.groupby(['hospital'])
for (i in grouped):
    null_counts = df.isnull().sum()/len(df)
    plt.figure(figsize=(16,8))
    plt.xticks(np.arange(len(null_counts)) + 0.5, null_counts.index, 
    rotation = 'vertical')
    plt.ylabel('Fraction of rows with missing data')
    plt.bar(np.arange(len(null_counts)), null_counts)

我的解决方案不是为每个医院生成图表。请帮忙。预期输出是可视化每个医院缺失值的条形图。

Answer 1

让我们试试吧：

df.set_index('hospital').isna().sum(level=0).plot.bar()

输出：