pandas统计每行的空值

您可以使用`pandas`库中的`isnull()`方法来判断每个元素是否为空，然后使用`sum()`方法对每行的空值进行求和。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [None, None, None, None]})

# 统计每行的空值
null_counts = df.isnull().sum(axis=1)

print(null_counts)

输出结果为：

0    0
1    1
2    3
3    1
dtype: int64

其中，`axis=1`参数表示对每行进行操作。因此，`null_counts`是一个Series对象，索引为行号，值为该行的空值数量。

相关问题

python pandas 统计各列空值

可以使用Pandas中的isnull()和sum()方法来统计各列空值的个数。具体实现方法如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, np.nan]
})

# 统计各列空值的个数
null_count = df.isnull().sum()

# 输出结果
print(null_count)

运行结果为：

A    1
B    1
C    1
dtype: int64

可以看到，输出结果中每一列的空值个数都被统计出来了。

pandas 查看各行空值个数

### 回答1：
可以使用 pandas 中的 `isnull()` 函数将 DataFrame 中的缺失值（NaN 或 None）转换为布尔值 True，并使用 `sum()` 函数对各行的空值进行计数。具体代码如下：

null_counts = df.isnull().sum(axis=1)
print(null_counts)

其中 `df.isnull()` 返回一个布尔值 DataFrame，表示原始 DataFrame 中的每个元素是否为缺失值。`sum(axis=1)` 表示将每行中的 True 值加和，得到该行中的空值个数。最终会返回一个 Series，其中每个元素表示相应行中的空值个数。

如果想要查看所有行中的空值总数，可以使用 `sum()` 函数对 `null_counts` 进行求和，如下所示：

total_nulls = null_counts.sum()
print(total_nulls)

这样就会输出 DataFrame 中所有行中的空值总数。

### 回答2：
要查看DataFrame中每行的空值个数，可以使用pandas中的isnull()和sum()函数组合来实现。首先，使用isnull()函数检测DataFrame中的空值，返回一个新的DataFrame，其中的每个元素都是布尔值，表示对应位置是否为空值。接着，使用sum()函数对每一行进行求和操作，统计每行空值的个数。

以下是具体的实现代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3],
                   'B': [None, 5, 6],
                   'C': ['a', 'b', None]})

# 使用isnull()和sum()函数查看每行空值个数
null_count = df.isnull().sum(axis=1)

print(null_count)

运行以上代码，将得到输出结果：

0    1
1    1
2    1
dtype: int64

输出结果表示第一行有1个空值，第二行有1个空值，第三行有1个空值。

### 回答3：
要查看pandas中每行的空值个数，可以使用`isnull()`函数来判断每个元素是否为空值，然后使用`sum()`函数对每行的空值进行求和。

具体操作为：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库以便进行数据分析和处理。
2. 读取数据：使用pandas的`read_csv()`方法读取包含待处理数据的文件。
3. 查看空值个数：使用`.isnull()`方法判断每个元素是否为空值，然后通过`.sum()`方法对每行的空值进行求和。
4. 显示结果：最后通过`.head()`方法显示前几行的结果，或使用索引选择具体的某一行进行查看。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看每行空值个数
null_count = df.isnull().sum(axis=1)

# 显示结果
print(null_count.head())

这样就可以利用pandas查看每行的空值个数了。