df.isnull().sum().sum()
时间: 2024-05-30 21:10:59 浏览: 13
这行代码是用来统计一个 DataFrame 中所有缺失值(NaN)的个数。具体来说,`df.isnull()` 会返回和 `df` 同样大小的一个 DataFrame,其中的每个元素都是 True 或 False,表示 `df` 中对应位置是否缺失值。然后对这个 DataFrame 调用 `sum()` 方法,会得到一个 Series,其中每个元素表示对应列中缺失值的个数。最后再对这个 Series 调用一次 `sum()` 方法,就可以得到所有缺失值的总个数。
需要注意的是,如果 DataFrame 中有非数值类型的列(比如字符串或日期),那么这些列的缺失值会被忽略,不会计入缺失值总数。
相关问题
df.isnull().sum()
这段代码的作用是统计DataFrame中每一列的缺失值数量。
具体而言,isnull()函数会返回一个与原DataFrame相同大小的DataFrame对象,其中元素为True表示该位置的值为空值(NaN),为False表示该位置的值不为空值。接着,对这个DataFrame对象使用sum()函数可以得到每一列的True数量,也就是每一列的缺失值数量。
df.isnull().sum()是什么意思
df.isnull().sum() 是一个 Pandas DataFrame 对象的函数,用于计算该数据框(df)中每个列中缺失值(na)的数量。具体来说,它会返回一个 Series 对象,其中包含每个列中缺失值(na)的计数结果。
例如,当我们运行以下代码时:
```python
df.isnull().sum()
```
它会返回一个包含每列缺失值(na)计数的 Series 对象,例如:
```
column1 10
column2 5
column3 0
...
```
这意味着在数据框(df)中,'column1'列中有10个缺失值(na),'column2'列中有5个缺失值(na),而'column3'列中没有缺失值(na)。通过这个函数的结果,我们可以更好地了解数据缺失情况,为缺失值的处理提供指导。