Python 将数据分组并可视化缺少的值

我有一个大的医学数据集，我想按医院分组，然后绘制每家医院缺失值的图表。以下是数据集的外观：

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

有了这个样本数据集，我们只有2家医院的医院变量，因此我想可视化每个医院缺少的值。 这是我试过的

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家医院生成图表。请帮忙。预期输出是可视化每个医院缺失值的条形图。

让我们试试：

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

输出：

---

由于我拥有的数据集有许多变量，您能否将图形分开，以便每个医院都有自己的图形，例如，12列的

layout=（4,3）

将为您提供不同的子图。这很有帮助，但不是我期望的准确输出。你能在你写的代码中添加这些子代码吗