python统计缺失值数量

在 Python 中，可以使用 pandas 库来统计缺失值数量。假设有一个名为 df 的数据框，可以使用以下代码来统计每个列中缺失值的数量：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 统计每个列中缺失值的数量
missing_values_count = df.isnull().sum()

print(missing_values_count)

输出结果为：

A    1
B    1
C    0
dtype: int64

可以看到，列 A 和 B 中分别有 1 个缺失值。

相关问题

python统计缺失值空值的数量

在Python中，我们可以使用pandas库来方便地统计数据框中缺失值或空值的数量。Pandas提供了一个名为`isnull()`的方法，可以检查数据是否为空，然后结合`sum()`函数来计算缺失值的总数。

例如：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame对象
df_with_missing_values = pd.DataFrame({
    'column1': [1, None, 3],
    'column2': ['a', '', 'c'],
    'column3': [True, False, np.nan]
})

# 检查缺失值
null_counts = df_with_missing_values.isnull().sum()

print(null_counts)

这将输出每个列中缺失值的计数。如果某列没有缺失值，对应的计数将是0。

Python统计缺失值代码

在Python中，可以使用pandas库来统计缺失值。pandas是一个数据处理库，可以用来读取、处理和分析数据。下面是一个简单的示例程序，演示如何使用pandas来统计缺失值。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 统计缺失值
missing_values = data.isnull().sum()

# 显示结果
print(missing_values)

在这个程序中，我们使用了pandas的read_csv函数来读取数据文件。然后我们使用isnull函数来判断每个数据是否为缺失值，然后使用sum函数来计算每列缺失值的数量。最后，我们把结果打印出来。结果显示每列缺失值的数量。

如果你想统计每行缺失值的数量，可以使用以下代码：

# 统计每行缺失值
missing_values = data.isnull().sum(axis=1)

# 显示结果
print(missing_values)

在这个代码中，我们使用sum函数来计算每行缺失值的数量，并把结果打印出来。