如何使用Python中的pandas库来统计数据集中的缺失值数量？

在Python中，可以使用pandas库中的isnull()函数来检查数据集中是否存在缺失值，然后结合sum()函数来计算缺失值的数量。以下是简单的步骤：

1. 首先，需要导入pandas库以及你的数据集，假设你的数据集名为df。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 替换为你实际的数据文件路径

2. 使用isnull()函数创建一个新的布尔型DataFrame，其中True表示单元格有缺失值，False表示无缺失值。

missing_values = data.isnull()

3. 再使用sum()函数对这个布尔型DataFrame求和，就可以得到每列缺失值的总数。

total_missing_per_column = missing_values.sum()

4. 如果你想看到总的缺失值数，可以对整个DataFrame求和，或者单独取出总和。

total_rows_with_missing = total_missing_per_column.sum()

这样就得到了数据集中缺失值的统计信息。完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
missing_counts = data.isnull().sum()

print("每列的缺失值数量:")
print(missing_counts)
print("\n总共有{}行包含缺失值.".format(total_rows_with_missing))