pandas 查看空置率

在pandas中，可以使用isnull()和sum()函数来查看数据中的缺失值情况，从而计算出空值率。

首先，使用isnull()函数可以将数据中的每个元素进行判断，如果是缺失值，则返回True，否则返回False。然后，使用sum()函数对每一列进行求和操作，得到每一列缺失值的数量。

接下来，可以通过除以总行数来计算每一列的空置率。空置率可以表示为百分比或小数形式。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看缺失值情况
missing_values = data.isnull().sum()

# 计算空置率
empty_rate = missing_values / len(data) * 100

# 打印结果
print(empty_rate)

这样就可以得到每一列的空置率了。

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pip install pandas openpyxl

接下来，你可以使用以下Python脚本进行操作：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('原始数据.xlsx')

# 计算空置率
def calculate_null_rate(series):
    # 计算非空值数量
    non_null_count = series.count()
    # 计算空置率
    null_rate = 1 - (non_null_count / len(series))
    return null_rate

# 对姓名和性别列应用空置率计算函数
name_null_rate = calculate_null_rate(df['姓名'])
gender_null_rate = calculate_null_rate(df['性别'])

# 将结果输出到新的Excel中
output = pd.DataFrame({'列名': ['姓名', '性别'], '空置率': [name_null_rate, gender_null_rate]})
output.to_excel('空置率统计.xlsx', index=False)

请将`原始数据.xlsx`替换为你需要分析的Excel文件的名称，并确保该文件位于你的脚本运行目录下。同样，输出的Excel文件名为`空置率统计.xlsx`，你也可以根据需要更改文件名。