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

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。

pandas对列数据中每一个数据前面增加一个'符号

您可以使用`apply`方法和lambda函数来实现在每个列数据前面增加一个 `'` 符号。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply方法和lambda函数在每个列数据前面增加'符号
df = df.apply(lambda x: "'" + x.astype(str))

print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   A  B  C
0  '4  '7
1  '5  '8
2  '6  '9

在这个例子中，`apply`方法和lambda函数分别应用于数据框的每一列。lambda函数将每个列数据转换为字符串，并在前面添加 `'` 符号。最后，将修改后的数据框赋值给原始数据框 `df`。