大数据ETL实践探索（7）---- 使用python 进行oracle 全库数据描述性及探索性逆向分析

时间  2021-01-26
标签 html python git github web 算法 sql shell 数据库 c# 栏目 Python 繁體版
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文章大纲

0.简介

想象以下一个场景，一个合做伙伴想让你分析一下本身的业务数据，比较慷慨的给出了数据全库。可是对方的IT 人员没有精力去协助咱们逐个了解数据怎么办呢，这时候就须要进行一些针对数据库的探索性、描述性的数据分析 帮咱们更好的了解对方的数据内涵了。html

下面就以Oracle 为例，使用python 进行全库数据描述性及探索性逆向分析。python

1. cx_Oracle 简介与数据类型

说到python 连接Oracle ，就不得不提到cx_Oracle ，cx_Oracle is a module that enables access to Oracle Database and conforms to the Python database API specification.git

cx_Oracle 目前是oracle 官方 出品的python Oracle连接管理包github

cx_Oracle 源代码：https://github.com/oracle/python-cx_Oracle
文档：https://cx-oracle.readthedocs.io/en/latest/index.htmlweb

Oracle - cx_Oracle - Python 映射为：算法

Oracle

cx_Oracle

Python

VARCHAR2
NVARCHAR2
LONG

cx_Oracle.STRINGsql

strshell

CHAR数据库

cx_Oracle.FIXED_CHARc#

NUMBER

cx_Oracle.NUMBER

int

FLOAT

float

DATE

cx_Oracle.DATETIME

datetime.datetime

TIMESTAMP

cx_Oracle.TIMESTAMP

CLOB

cx_Oracle.CLOB

cx_Oracle.LOB

BLOB

cx_Oracle.BLOB

2.Oracle 12c 新特性容器数据库

通常来讲对于Oracle 高版本的数据库是向下兼容的，因此咱们目前使用Oracle 12c 进行本次说明。

Oracle 12C引入了CDB与PDB的新特性，在ORACLE 12C数据库引入的多租用户环境（Multitenant Environment）中，容许一个数据库容器（CDB）承载多个可插拔数据库（PDB）。CDB全称为Container Database，中文翻译为数据库容器，PDB全称为Pluggable Database，便可插拔数据库。在ORACLE 12C以前，实例与数据库是一对一或多对一关系（RAC）：即一个实例只能与一个数据库相关联，数据库能够被多个实例所加载。而实例与数据库不多是一对多的关系。当进入ORACLE 12C后，实例与数据库能够是一对多的关系。下面是官方文档关于CDB与PDB的关系图。
在这里插入图片描述
简介详见：
https://www.cnblogs.com/kerrycode/p/3386917.html

及官方文档：
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/12.2/index.html

oracle 执行 SQL ：
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/12.2/cncpt/sql.html#GUID-DA48618A-A6BB-421A-A10A-02859D8ED9AD

3.Oracle 12c 新建表空间、用户、表

在windows 下，咱们使用PL/sql 以及sqlplus 进行Oracle 的管理工做，sqlplus 是安装好Oracle 就自带了。

3.0 设置oracle sid 数据库实例名

在cmd 命令行窗口使用sqlplus 以前须要进行数据库实例名 的指定。

set oracle_sid=orcl

3.1 以管理员帐户登陆

sqlplus sys/sys as sysdba;

3.2 建立表空间

建立用户以前须要建立表空间。

# -- 2.1 建立临时空间
create temporary tablespace test 
tempfile 'E:\table\test.dbf' 
size 5m 
autoextend on 
next 10m  
extent management local;


# -- 2.2 建立数据表空间

create tablespace test_data
logging
datafile 'E:\table\test_data.dbf'
size 10m
autoextend on
next 10m
maxsize unlimited
extent management local;

3.3 建立用户并指定表空间

有了表空间，咱们能够在建立用户的时候给用户指定表空间。

# -- 3.建立用户并指定表空间

-- 刚开始用户名为 ，提示错误ORA-65096：公用用户名或角色名无效，网上查资料，说是取名前缀必须为c##，
--因此用户名也变成了c##test
--首次建立用户时提示test_data表空间不存，重启了服务就建立成功
create user c##test identified by test
default tablespace test_data
temporary tablespace test;

3.4 用户受权

根据须要设置权限

GRANT CREATE ANY VIEW,DROP ANY VIEW,CONNECT,RESOURCE,CREATE SESSION,DBA TO c##test;

3.5 建立样例表格

为了咱们后面的分析方便，咱们本身建立两个样例表格进行举例，其实真实的状况通常是 参照第6小节数据导入导出，进行原始数据的，导入导出。

注意建立表的时候添加了comment ，这样方便咱们DBA 或者逆向探索时候可以理解表格的含义。通常的真实状况是，数据库建表过程当中，良好习惯的DBA 会按照必定的命名规范建表，命名字段及编写注释。 这就给咱们逆向理解合做伙伴的业务提供了便利条件。

--创建表 DEPT和删除表;

DROP TABLE DEPT cascade constraints;
CREATE TABLE DEPT
       (DEPTNO NUMBER(2) CONSTRAINT PK_DEPT PRIMARY KEY,
    DNAME VARCHAR2(14) ,
    LOC VARCHAR2(13) ) ;
-- 增长表注释 
comment on table C##TEST.DEPT
  is '部门表';
comment on column C##TEST.DEPT.deptno
  is '部门编号';
comment on column C##TEST.DEPT.dname
  is '部门名称';
comment on column C##TEST.DEPT.loc
  is '部门位置';
 
--创建表 EMP和删除表;
DROP TABLE EMP;
CREATE TABLE EMP
       (EMPNO NUMBER(4) CONSTRAINT PK_EMP PRIMARY KEY,
    ENAME VARCHAR2(10),
    JOB VARCHAR2(9),
    MGR NUMBER(4),
    HIREDATE DATE,
    SAL NUMBER(7,2),
    COMM NUMBER(7,2),
    DEPTNO NUMBER(2) CONSTRAINT FK_DEPTNO REFERENCES DEPT);
 
---插入dept语句块;
INSERT INTO DEPT VALUES
    (10,'ACCOUNTING','NEW YORK');
INSERT INTO DEPT VALUES (20,'RESEARCH','DALLAS');
INSERT INTO DEPT VALUES
    (30,'SALES','CHICAGO');
INSERT INTO DEPT VALUES
    (40,'OPERATIONS','BOSTON');
 
---插入EMP语句块;
INSERT INTO EMP VALUES
(7369,'SMITH','CLERK',7902,to_date('17-12-1980','dd-mm-yyyy'),800,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,to_date('20-2-1981','dd-mm-yyyy'),1600,300,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7521,'WARD','SALESMAN',7698,to_date('22-2-1981','dd-mm-yyyy'),1250,500,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7566,'JONES','MANAGER',7839,to_date('2-4-1981','dd-mm-yyyy'),2975,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7654,'MARTIN','SALESMAN',7698,to_date('28-9-1981','dd-mm-yyyy'),1250,1400,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7698,'BLAKE','MANAGER',7839,to_date('1-5-1981','dd-mm-yyyy'),2850,NULL,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7782,'CLARK','MANAGER',7839,to_date('9-6-1981','dd-mm-yyyy'),2450,NULL,10);
INSERT INTO EMP VALUES
(7788,'SCOTT','ANALYST',7566,to_date('12-06-1987','dd-mm-yyyy')-85,3000,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7839,'KING','PRESIDENT',NULL,to_date('17-11-1981','dd-mm-yyyy'),5000,NULL,10);
INSERT INTO EMP VALUES
(7844,'TURNER','SALESMAN',7698,to_date('8-9-1981','dd-mm-yyyy'),1500,0,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7876,'ADAMS','CLERK',7788,to_date('13-06-1987','dd-mm-yyyy')-51,1100,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7900,'JAMES','CLERK',7698,to_date('3-12-1981','dd-mm-yyyy'),950,NULL,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7902,'FORD','ANALYST',7566,to_date('3-12-1981','dd-mm-yyyy'),3000,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7934,'MILLER','CLERK',7782,to_date('23-1-1982','dd-mm-yyyy'),1300,NULL,10);
 
 
-- 提交插入
COMMIT;
 
--查询部分;
select * from emp;
select * from dept;

3.6 数据导入导出

imp/exp ，impdp/expdp须要成对使用

如下分别给出两个导入样例

imp c##test/test@orcl file=D:20190506.DMP full=y log=01.log
impdp c##test/test@orcl directory=dir logfile=p_street_area.log job_name=my_job

4.python 环境准备

参考该文章：1.2.4 小节conda基本环境配置
https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/89440922

使用以下 requirements.txt 初始化环境

conda create --name DATABASE --file requirements.txt
# This file may be used to create an environment using:
# $ conda create --name <env> --file <this file>
# platform: win-64
backcall=0.1.0=py37_0
blas=1.0=mkl
ca-certificates=2019.1.23=0
certifi=2019.3.9=py37_0
colorama=0.4.1=py37_0
cx_oracle=7.0.0=py37h62dcd97_0
decorator=4.4.0=py37_1
icc_rt=2019.0.0=h0cc432a_1
intel-openmp=2019.3=203
ipykernel=5.1.0=py37h39e3cac_0
ipython=7.5.0=py37h39e3cac_0
ipython_genutils=0.2.0=py37_0
jedi=0.13.3=py37_0
jupyter_client=5.2.4=py37_0
jupyter_core=4.4.0=py37_0
libsodium=1.0.16=h9d3ae62_0
mkl=2019.3=203
mkl_fft=1.0.12=py37h14836fe_0
mkl_random=1.0.2=py37h343c172_0
numpy=1.16.4=py37h19fb1c0_0
numpy-base=1.16.4=py37hc3f5095_0
openssl=1.1.1c=he774522_1
pandas=0.24.2=py37ha925a31_0
parso=0.4.0=py_0
pickleshare=0.7.5=py37_0
pip=19.1.1=py37_0
prompt_toolkit=2.0.9=py37_0
pygments=2.4.0=py_0
python=3.7.3=h8c8aaf0_1
python-dateutil=2.8.0=py37_0
pytz=2019.1=py_0
pyzmq=18.0.0=py37ha925a31_0
setuptools=41.0.1=py37_0
six=1.12.0=py37_0
sqlite=3.28.0=he774522_0
tornado=6.0.2=py37he774522_0
traitlets=4.3.2=py37_0
vc=14.1=h0510ff6_4
vs2015_runtime=14.15.26706=h3a45250_4
wcwidth=0.1.7=py37_0
wheel=0.33.4=py37_0
wincertstore=0.2=py37_0
zeromq=4.3.1=h33f27b4_3
# 为了能让jupyter 使用这个 kernel
#直接 切换到 须要显示 的 隔离环境
conda install ipykernel
#or
conda install -n python_env ipykernel

5.Oracle SQL 全库全表字段分析

在Oracle 中进行 全库全表字段分析须要用的一个很是重要的表：USER_TABLES

什么是USER_TABLES ？

USER_TABLES describes the relational tables owned by the current user. Its columns (except for OWNER) are the same as those in ALL_TABLES.

USER_TABLES 和ALL_TABLES 字段同样，咱们来看看文档里面ALL_TABLES 有哪些有用的字段：

ALL_TABLES

Related Views

  • DBA_TABLES describes all relational tables in the database.

  • USER_TABLES describes the relational tables owned by the current user. This view does not display the OWNER column.

Note:Columns marked with an asterisk (*) are populated only if you collect statistics on the table with the DBMS_STATS package.

对咱们有用的字段拿几个先看看：

SELECT a.num_rows, a.table_name, b.comments
  FROM user_tables a, user_tab_comments b
 WHERE a.table_name = b.table_name
 ORDER BY num_rows DESC

能够看到 写了注释的表，都展示出来注释了。
在这里插入图片描述
能够看到刚刚插入完数据，num_rows 没有更新

隔了一天之后， 数据就有了：
在这里插入图片描述
若是想要当即更新USER_TABLES 或者参照下面连接

Oracle manually update statistics on all tables

运行，手动更新：

exec DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS;

通常来讲，USER_TABLES不会自动更新，oracle 会在闲时或者定时更新这张表。因此入数据之后不必定 多久会看到USER_TABLES 的更新。

SELECT t_column_comments.table_name,
       t_table_comments.comments     表名,
       t_table_comments.num_rows     表行数,
       t_table_comments.avg_row_len  表平均长度,
       t_column_comments.column_name,
       t_column_comments.comments    字段名
  FROM (SELECT *
          FROM all_col_comments
         WHERE table_name IN (SELECT table_name FROM user_tables)) t_column_comments,
       
       (SELECT a.num_rows, a.table_name, b.comments, a.avg_row_len
          FROM user_tables a, user_tab_comments b
         WHERE a.table_name = b.table_name) t_table_comments

 WHERE t_table_comments.table_name = t_column_comments.table_name
 ORDER BY t_column_comments.table_name

能够看到以下的导出表基本上符合人的观察规范，适合进行Oracle 全库的描述性、探索性数据分析。好比合做伙伴将全库共享，咱们如何第一时间经过数据了解合做伙伴的业务状况和设计呢。我想能够经过这样的手段，首先有一个大体的认识，接下来就是进一步看看样例数据的样子了。那么咱们用这个导出表做为基础，写点python代码进一步进行数据探索性分析。
在这里插入图片描述

6.Oracle python 操做辅助类

经过编写OracleBaseTool， 这个操做辅助类，主要目的是对于如下一些动做进行封装：

  • 1.数据库的连接（初始化）
  • 2.数据库连接的管理
  • 3.数据库的查询管理
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
#-------------------------------------------------------------------------------
''' @Author : {SEASON} @License : (C) Copyright 2013-2022, {OLD_IT_WANG} @Contact : {shiter@live.cn} @Software: PyCharm @File : DataBase -- OracleBaseTool @Time : 2019/5/22 17:10 @Desc : '''
#-------------------------------------------------------------------------------

import cx_Oracle

class OracleBaseTool():
    """OracleBaseTool"""

    def __init__(self,user_name,password,ip,service_name):

        self.user_name = user_name
        self.password = password
        self.ip = ip
        self.service_name = service_name
        self.connectObj = ""
        self.connCnt = 0
        self.cursorCnt = 0

    def initOracleConnect(self):
        oracle_tns = cx_Oracle.makedsn(self.ip, 1521, self.service_name)
        if self.connCnt == 0:
            self.connectObj = cx_Oracle.connect(self.user_name, self.password, oracle_tns)
            self.connCnt += 1

    def getConnOracle(self,user_name, password, ip, service_name):
        try:
            self.connectObj = cx_Oracle.connect(user_name + '/' + password + '@' + ip + '/' + service_name)  # 链接数据库
            self.connCnt += 1
        except Exception:
            print(Exception)

    def getOracleConnect(self):
        self.initOracleConnect()
        return self.connectObj

    def closeOracleConnect(self, connectObj):
        connectObj.close()
        self.connCnt -= 1

    def getOracleCursor(self):
        self.initOracleConnect()
        self.cursorCnt += 1
        return self.connectObj.cursor()

    def closeOracleCursor(self, cursorObj):
        cursorObj.close()
        self.cursorCnt -= 1

        if self.cursorCnt == 0:
            print("will close conn")
            self.closeOracleConnect(self.connectObj)

    def selectFromDbTable(self, sql, argsDict=None):
        # 将查询结果由tuple转为list,并返回
        queryAnsList = []
        selectCursor = self.getOracleCursor()
        selectCursor.prepare(sql)
        if argsDict==None:
            queryAns = selectCursor.execute(sql)
        else:
            queryAns = selectCursor.execute(None, argsDict)

        for ansItem in queryAns:
            queryAnsList.append(list(ansItem))

        self.closeOracleCursor(selectCursor)
        return queryAnsList

    def selectFromDbTable_WithTableHead(self, sql, argsDict=None):
        # 将查询结果由tuple转为list,并返回,带表头
        queryAnsList = []
        selectCursor = self.getOracleCursor()
        selectCursor.prepare(sql)
        if argsDict==None:
            queryAns = selectCursor.execute(sql)
        else:
            queryAns = selectCursor.execute(None, argsDict)

         # 获取表的列名
        title = [i[0] for i in selectCursor.description]
        queryAnsList.append(list(title))

        for ansItem in queryAns:
            queryAnsList.append(list(ansItem))


        self.closeOracleCursor(selectCursor)
        return queryAnsList

    def selectFromDbTablefor_SampleData(self, sql, argsDict=None,intSampleNumber = 1):
        '''获取intSampleNumber 条样例数据，带表头'''
        queryAnsList = []
        selectCursor = self.getOracleCursor()
        selectCursor.prepare(sql)
        if argsDict==None:
            selectCursor.execute(sql)
            queryAns = selectCursor.fetchmany(intSampleNumber)
        else:
            queryAns = selectCursor.execute(None, argsDict)
            queryAns = selectCursor.fetchmany(intSampleNumber)

        # 获取表的列名
        title = [i[0] for i in selectCursor.description]
        queryAnsList.append(list(title))

        for ansItem in queryAns:
            queryAnsList.append(list(ansItem))

        self.closeOracleCursor(selectCursor)
        return queryAnsList

7.python 连接Oracle 全库数据采样

本节主要用到了上面的操做类，使用oracle 的user_tables 获取数据的全部表名称，以后按照采样设置进行连接及采样，并根据采样数据计算数据缺失率，以求初步了解数据和业务的紧密关联。最后用pandas 保存为excel 方便查看。

其中采样的功能主要用到了Oracle 中的sample 函数，具体你们能够查看文档：

Oracle 表采样

如下脚本主要有两大功能：

  1. 各个表中数据列缺失值统计（采样缺失值，如采样10000条）
  2. 从各个表中获取数据样例
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
#-------------------------------------------------------------------------------
''' @Author : {SEASON} @License : (C) Copyright 2013-2022, {OLD_IT_WANG} @Contact : {shiter@live.cn} @Software: PyCharm @File : DataBase -- GetSampleData @Time : 2019/5/22 15:41 @Desc : '''
#-------------------------------------------------------------------------------

import pandas as pd
# from __future__ import print_function

import cx_Oracle
import OracleBaseTool
import os
#应对出现 illegal multibyte sequence 问题
os.environ['nls_lang'] = 'AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8'


#生成数据库全部表名、表名注释及行数
sql_string_all_tables = ''' SELECT a.num_rows, a.table_name, b.comments FROM user_tables a, user_tab_comments b WHERE a.table_name = b.table_name ORDER BY num_rows DESC '''

# sql_string2= '''select a.num_rows, a.TABLE_NAME, b.COMMENTS from user_tables a, user_tab_comments b
# WHERE a.TABLE_NAME = b.TABLE_NAME and a.TABLE_NAME = :content
# order by num_rows desc'''

    #named_params = {'content': 'MZ_FYMXB'}
    # 传参的sql语句写法
    # result_list= HIS_oracle_object.selectFromDbTable(sql_string2,named_params)

#生成数据库全部表名、表名注释及行数,字段名，字段注释
sql_string_all_columns = ''' SELECT t_column_comments.table_name, t_table_comments.comments 表名, t_table_comments.num_rows 表行数, t_table_comments.avg_row_len 表平均长度, t_column_comments.column_name, t_column_comments.comments 字段名 FROM (SELECT * FROM all_col_comments WHERE table_name IN (SELECT table_name FROM user_tables)) t_column_comments, (SELECT a.num_rows, a.table_name, b.comments, a.avg_row_len FROM user_tables a, user_tab_comments b WHERE a.table_name = b.table_name) t_table_comments WHERE t_table_comments.table_name = t_column_comments.table_name ORDER BY t_column_comments.table_name '''

# 连接oracle
test_oracle_obj = OracleBaseTool.OracleBaseTool(
    'c##test', 'test', '127.0.0.1', 'orcl')

result_list = test_oracle_obj.selectFromDbTable(sql_string_all_tables)
result_list_schemaDetail = test_oracle_obj.selectFromDbTable_WithTableHead(
    sql_string_all_columns)


result_list_schemaDetail_pdf = pd.DataFrame(
    result_list_schemaDetail[1:], columns=result_list_schemaDetail[0])

# 设置采样数据组数，即为 从表中读取几条样例数据
sample_number = 10000

result_list_schemaDetail_pdf['缺失值比例'] = None
# 采样5个sample data 做为column name
for i in range(1, 5+1):
    result_list_schemaDetail_pdf['sample_data'+str(i)] = None


# 获取5条样例数据,遍历每一张表
for x in result_list:
    table_row_number = x[0]
    table_name = x[1]
    table_comments = x[2]
    
    if table_row_number > sample_number*10:
        #大于10000行的表进行采样
        #select * from table_name sample(10) where rownum<=5
        sql_string_forsampledata = '''select * from ''' + table_name + ''' sample(10) where rownum<=1000'''
    else:
        #小于10000行的表 随便选
        sql_string_forsampledata = '''select * from ''' + table_name
        
    result_list_sampleData = test_oracle_obj.selectFromDbTablefor_SampleData(
        sql_string_forsampledata, None, sample_number)

    result_list_sampleData_pdf = pd.DataFrame(
        result_list_sampleData[1:], columns=result_list_sampleData[0])
# 将 采样的5个样例值写入后面

# 不必定有10000条数据
    样例数据条数 = len(result_list_sampleData)-1
    列数量 = len(result_list_sampleData[0])

    for column_number in range(0, 列数量):
        #获取到table_name 及string_column_name 对应的行号
        string_column_name = result_list_sampleData[0][column_number]
        index_number = result_list_schemaDetail_pdf[
            (result_list_schemaDetail_pdf['TABLE_NAME'] == table_name) & (
                result_list_schemaDetail_pdf['COLUMN_NAME'] == string_column_name)].index
        # 计算该column 的缺失值比例
        缺失值比例_dict = dict(result_list_sampleData_pdf.isnull().sum() / 样例数据条数)
        result_list_schemaDetail_pdf.loc[index_number,
                                         '缺失值比例'] = 缺失值比例_dict[string_column_name]
        if 样例数据条数 > 5:
            int_sample = 5
        else:
            int_sample = 样例数据条数

        for x in range(1, int_sample+1):
        #对该 column 进行数据采样，并写入pandas 对应位置
            str_sample_data_column_name = 'sample_data' + str(x)
            sample_data_column_value = result_list_sampleData[x][column_number]
            result_list_schemaDetail_pdf.loc[index_number,
                                         str_sample_data_column_name] = sample_data_column_value

最后一步写入excel ，结合excel 的一些筛选统计工做，咱们可让协助的业务部门，架构部门也更好的了解整个合做伙伴的数据
在这里插入图片描述
代码以下：使用前记得安装

conda install openpyxl
# pandas to excel 因为是第三方库，写的时候可能报错，如
# "'utf8' codec can't decode byte 0xe9 in position 1: invalid continuation byte"
# 因此通常强制，字符集写成 utf-8

writer = pd.ExcelWriter('output_test.xlsx')

result_list_schemaDetail_pdf.to_excel(writer, 'schema')
writer.save()

8.python missingno 缺失值可视化分析

主要用到missingno 对缺失值进行可视化分析，what is missingno
missingno provides a small toolset of flexible and easy-to-use missing data visualizations and utilities that allows you to get a quick visual summary of the completeness (or lack thereof) of your dataset.

github 连接:https://github.com/ResidentMario/missingno

对于咱们的测试库, 如下代码运行在jupyter notebook 中

test_oracle_obj = OracleBaseTool.OracleBaseTool('c##test','test','127.0.0.1','orcl')

sql_string = '''select * from EMP'''
result_list = test_oracle_obj.selectFromDbTable_WithTableHead(sql_string)

%matplotlib inline
import missingno
pdf = pd.DataFrame(result_list[1:], columns = result_list[0] )
missingno.matrix(pdf, labels=True)

柱状图分析，该图按照数据排序，可视化了数据空缺的空间视图。
在这里插入图片描述
条形图， 该图展示缺失值数量对比状况。

missingno.bar(pdf)

在这里插入图片描述
缺失值的相关性分析，既 一个变量的缺失和另外一个变量 的关系，因为咱们的样例数据较少，因此效果不明显，咱们同时看一个官网的例子。

missingno.heatmap(pdf)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

缺失值的层次聚类分析，内在逻辑和上面相似，不过是用了不一样的算法及展示形式。

missingno.dendrogram(pdf)

在这里插入图片描述

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