Xtrain_01.isnull().sum()[Xtrain_01.isnull().sum()!= 0]
时间: 2024-05-20 20:11:30 浏览: 9
这个代码是用来检查Xtrain_01数据集中是否有缺失值(missing values),如果有,输出每个列(column)中缺失值的数量。具体来说,Xtrain_01.isnull()会返回一个与Xtrain_01数据集大小相同的布尔矩阵,其中True表示该位置是缺失值,False表示该位置不是缺失值。接着,sum()函数会对每一列求和,得到该列中缺失值的数量。最后,[Xtrain_01.isnull().sum()!= 0]会返回一个布尔向量,其中True表示该列中有缺失值,False表示该列中没有缺失值。这个布尔向量会作为Xtrain_01.isnull().sum()的索引,用来筛选出有缺失值的列,并输出它们的缺失值数量。
相关问题
concat_df.isnull().sum()
这行代码是用来计算 DataFrame(concat_df) 中每一列有多少个缺失值(NaN)的数量。 isnull() 方法返回一个布尔型的 DataFrame,其中值为 True 表示对应位置存在 NaN 缺失值,否则为 False。sum() 方法对这个 DataFrame 按列进行求和,得到每一列中 True 的数量,即缺失值的数量。
a = df_scan.isnull().sum() print(a)
这段代码的作用是统计一个名为 `df_scan` 的 DataFrame 中每列(即每个特征)缺失值的数量,并将结果存储在变量 `a` 中,然后打印出来。
具体来说,`isnull()` 方法会返回一个与 `df_scan` 相同大小的布尔型 DataFrame,其中每个元素表示对应位置上的值是否为缺失值(NaN)。然后,`sum()` 方法会对每列进行求和,得到每列缺失值的数量。最后,`print(a)` 会将结果输出到控制台。
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