给我一段pandas 代码，统计一个数据每个列空值的个数

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() 函数对各列的空值进行计数。具体代码如下：
null_counts = df.isnull().sum()
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() 函数表示将每列中的 True 值加和，得到该列中的空值个数。最终会返回一个 Series，其中每个元素表示相应列中的空值个数。
这样就可以方便地统计一个数据每个列空值的个数。

相关问题

pandas 获取数据为空的个数

在Pandas中，你可以使用isnull()函数来检查数据框中的值是否为空，然后结合sum()函数来计算空值（包括NaN和None）的总数。这个操作通常用于数据清洗和预处理阶段，以了解数据的质量。
以下是一个简单的例子：
import pandas as pd

# 假设df是一个Pandas DataFrame
df_with_nulls = df.isnull().sum()

# 这将返回一个Series，其中索引是DataFrame的列名，值是对应列中缺失值的数量
print(df_with_nulls)

df_with_nulls Series的每个非零值都表示该列中存在空值。如果你想得到整个数据框中空值的总数，可以对这个Series求和：
total_nulls = df_with_nulls.sum().sum()
print(f"Total null values in the dataframe: {total_nulls}")