pandas 获取数据为空的个数

在Pandas中，你可以使用`isnull()`函数来检查数据框中的值是否为空，然后结合`sum()`函数来计算空值（包括NaN和None）的总数。这个操作通常用于数据清洗和预处理阶段，以了解数据的质量。

以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设df是一个Pandas DataFrame
df_with_nulls = df.isnull().sum()

# 这将返回一个Series，其中索引是DataFrame的列名，值是对应列中缺失值的数量
print(df_with_nulls)

`df_with_nulls` Series的每个非零值都表示该列中存在空值。如果你想得到整个数据框中空值的总数，可以对这个Series求和：

total_nulls = df_with_nulls.sum().sum()
print(f"Total null values in the dataframe: {total_nulls}")

相关问题

pandas获取一列数据的个数

可以使用 pandas 中的 value_counts() 函数来获取一列数据中每个值的个数，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']})

# 获取 'fruit' 列中每个值的个数
counts = df['fruit'].value_counts()

print(counts)

输出：

banana    3
apple     2
orange    1
Name: fruit, dtype: int64

其中，'fruit' 列中共有 3 个 'banana'，2 个 'apple'，1 个 'orange'。

Python用pandas提取一行中相同数据的个数

可以使用 pandas 库中的 value_counts() 函数来统计一行中相同数据的个数。具体操作如下：

假设有一个 DataFrame，其中一行数据为：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 2, 3, 3, 4]})
row = df.loc[3]

使用 value_counts() 函数来统计相同数据的个数：

counts = row.value_counts()
print(counts)

输出结果为：

4    2
3    2
2    1
1    1
Name: 3, dtype: int64

其中，行索引为数据值，列名为行索引所在的位置。例如，在第 3 行中，数据值 4 出现了两次，数据值 3 出现了两次，数据值 2 出现了一次，数据值 1 出现了一次。