text_html_output_2.png
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np # linear algebra

import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)

import seaborn as sns

df = pd.read_csv('/kaggle/input/hmeq-data/hmeq.csv')

df.isnull().sum()

df2 = df

df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'VALUE', 'REASON', 'JOB', 'YOJ', 'DEROG', 'DELINQ', 'CLAGE', 'NINQ', 'CLNO', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['VALUE', 'REASON', 'JOB', 'YOJ', 'DEROG', 'DELINQ', 'CLAGE', 'NINQ', 'CLNO', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'REASON', 'JOB', 'YOJ', 'DEROG', 'DELINQ', 'CLAGE', 'NINQ', 'CLNO', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'VALUE', 'JOB', 'YOJ', 'DEROG', 'DELINQ', 'CLAGE', 'NINQ', 'CLNO', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'VALUE', 'REASON', 'YOJ', 'DEROG', 'DELINQ', 'CLAGE', 'NINQ', 'CLNO', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'VALUE', 'REASON', 'JOB', 'DEROG', 'DELINQ', 'CLAGE', 'NINQ', 'CLNO', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'VALUE', 'REASON', 'JOB', 'YOJ', 'DELINQ', 'CLAGE', 'NINQ', 'CLNO', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'VALUE', 'REASON', 'JOB', 'YOJ', 'DEROG', 'CLAGE', 'NINQ', 'CLNO', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'VALUE', 'REASON', 'JOB', 'YOJ', 'DEROG', 'DELINQ', 'NINQ', 'CLNO', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'VALUE', 'REASON', 'JOB', 'YOJ', 'DEROG', 'DELINQ', 'CLAGE', 'CLNO', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'VALUE', 'REASON', 'JOB', 'YOJ', 'DEROG', 'DELINQ', 'CLAGE', 'NINQ', 'DEBTINC'], how='all')
df2 = df2.dropna(subset=['MORTDUE', 'VALUE', 'REASON', 'JOB', 'YOJ', 'DEROG', 'DELINQ', 'CLAGE', 'NINQ', 'CLNO'], how='all')

mode = float(df2['VALUEMORTDUE'].mode())
mode

MORTDUEMEDIA = {'MORTDUE': df2['VALUE'] / mode}
df2 = df2.fillna(value=MORTDUEMEDIA)
VALUEMEDIA = {'VALUE': df2['MORTDUE'] * mode}
df2 = df2.fillna(value=VALUEMEDIA)

df2.isnull().sum()

df2.isnull().sum()

df2.isnull().sum()

df2.isnull().sum()

corr = df2.corr(method='spearman')
mask = np.zeros_like(corr, dtype=np.bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
f, ax = plt.subplots(figsize=(20, 18))
sns.heatmap(corr, mask=mask, cmap='YlGnBu', vmax=0.3, center=0, square=True, linewidths=0.5, cbar_kws={'shrink': 0.5})