pandas怎么查看显示出数据空值量和空值率并按有序表格的形式输出

在Pandas库中，你可以使用`isnull()`函数来检查数据集中是否存在缺失值（NaN），然后结合`sum()`函数计算总共有多少个空值。接着，通过除以总行数得到空值率。以下是一个步骤：

1. 首先导入pandas库并加载数据集：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_data.csv') # 或者其他数据源

2. 使用`isnull()`生成一个表示空值的布尔系列，然后使用`sum()`计算每列的空值数量：

null_counts = df.isnull().sum()

3. 计算空值率，通常以百分比形式呈现：

null_rates = null_counts / df.shape[0] * 100

4. 将结果整理成一个DataFrame，以便按行展示，可以先创建一个包含列名和总行数的DataFrame：

total_rows = df.shape[0]
data_for_table = pd.DataFrame({'Column': df.columns, 'Total_NaN': null_counts, '%_NaN': null_rates})

5. 最后，你可以使用`sort_values()`函数按照空值率降序排列：

sorted_data = data_for_table.sort_values('%_NaN', ascending=False)

现在你有了一个按空值率排序的表格，显示了每个列的空值数量和空值率。