pandas 查看空置率
时间: 2024-03-16 08:40:03 浏览: 16
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:
```python
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。
相关问题
pandas空置替换
您可以使用pandas库中的fillna()函数来替换空值。fillna()函数可以接受一个参数,用于指定要替换的值,或者可以使用不同的填充方法进行替换。
以下是一个示例,演示如何使用fillna()函数将DataFrame中的空值替换为指定的值:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
'B': [6, np.nan, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, np.nan, 15]})
# 使用指定的值替换空值
df_filled = df.fillna(0)
# 打印替换后的DataFrame
print(df_filled)
```
输出结果:
```
A B C
0 1.0 6.0 11.0
1 2.0 0.0 12.0
2 0.0 8.0 13.0
3 4.0 9.0 0.0
4 5.0 10.0 15.0
```
在以上示例中,我们将空值用0来替换。您也可以将其他值作为参数传递给fillna()函数来实现不同的替换需求,比如使用平均值、中位数等进行填充。
pandas设置列为空置
可以使用pandas库来设置DataFrame中的列为空值。以下是两种方法:
方法一:使用`fillna()`函数将列设置为空值
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将列B设置为空值
df['B'].fillna('', inplace=True)
# 打印结果
print(df)
```
方法二:使用`drop()`函数删除空列
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, None, 6],
'C': [7, 8, None]}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除空列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)
# 打印结果
print(df)
```