对number_of_records这一列怎么用isnull()来检查是否有缺失值

可以使用`isnull()`函数来检查`number_of_records`这一列是否存在缺失值。具体方法如下：

musicdata['number_of_records'].isnull().any()

这行代码会返回一个布尔值，表示`number_of_records`这一列是否存在缺失值。如果返回值为`True`，说明存在缺失值；如果返回值为`False`，说明不存在缺失值。

相关问题

print(musicdata.agg({'number_of_records':np.sum,'value_actual':[np.sum,np.mean]}))为什么这个代码返回的number_of_records的mean为NaN

这个代码返回的`number_of_records`的`mean`为`NaN`可能是因为`musicdata`中`number_of_records`这一列中存在缺失值。

`agg()`函数会自动忽略缺失值进行计算，因此如果`number_of_records`这一列存在缺失值，那么聚合结果就会返回`NaN`。由于这个代码使用了字典的形式指定了不同的聚合函数，其中包括了计算`number_of_records`列平均值的函数`np.mean()`，因此聚合结果中的`mean`列就会显示为`NaN`。

如果想要检查`number_of_records`这一列中是否存在缺失值，可以使用`isnull()`函数或`isna()`函数来检查。如果存在缺失值，可以使用`dropna()`函数将缺失值所在的行删除或使用`fillna()`函数将缺失值填充。

print(musicdata.agg({'number_of_records':np.sum,'value_actual':[np.sum,np.mean]})) print(musicdata['number_of_records'].agg(np.mean))为什么这两个代码，第二个返回的numver_of_records的mean的值为1，第一个返回的是NaN

这两个代码返回的结果不同可能是因为`musicdata`中`number_of_records`这一列有缺失值。

第一个代码使用了`agg()`函数对`number_of_records`这一列进行了求和和平均值的计算，并使用了字典的形式指定了不同的聚合函数。由于`agg()`函数会自动忽略缺失值进行计算，因此如果`number_of_records`这一列存在缺失值，那么聚合结果就会返回`NaN`。

而第二个代码仅仅使用了`agg()`函数对`number_of_records`这一列进行了平均值的计算。由于`np.mean()`函数不会忽略缺失值进行计算，因此如果`number_of_records`这一列存在缺失值，那么聚合结果就会返回`NaN`。但是如果`number_of_records`这一列没有缺失值，那么聚合结果就会返回这一列的平均值。所以如果第二个代码返回的`number_of_records`的平均值为1，那么可能是因为这一列中存在大量的0值，而只有部分非0值。