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统计某一列中，每个类型的个数

在Pandas库中，如果你想统计DataFrame中某一列的不同值及其出现的次数，你可以使用`value_counts()`函数。这个函数会对指定列中的数据进行计数，并返回一个Series，其中索引是唯一的值，值是对应的频次。

例如，如果你有一个名为`df`的DataFrame，你想了解`column_name`列中各类型的数据出现的次数，可以这样做：

count_series = df['column_name'].value_counts()

这将返回一个按频率降序排列的Series。如果你想要原始值和计数值同时显示在一个DataFrame中，可以使用`unstack()`或者`pivot_table()`函数：

count_df = count_series.unstack()  # 或者 count_df = pd.DataFrame(count_series).pivot(index='counts', columns='values')

现在`count_df`是一个 DataFrame，列名是原始的类别值，行名是计数，对应单元格包含的是每个类别出现的次数。

Python 怎么统计数据表中每一列的空值有多少个

你可以使用 Pandas 库中的 `isnull()` 方法来检测数据表中每一列的空值，并使用 `sum()` 方法计算每一列空值的数量。具体步骤如下：

1. 首先，导入 Pandas 库并读取数据表，例如：

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_csv('data.csv')

2. 然后，使用 `isnull()` 方法检测每一列的空值，例如：

   null_counts = df.isnull().sum()

这将返回一个 Series，其中每一列的空值数量都被计算了出来。

3. 最后，你可以打印出每一列的空值数量，例如：

   print(null_counts)

这将打印出每一列的空值数量。

因此，以上三个步骤可以帮助你统计数据表中每一列的空值数量。