jupyter查看有无缺失值

在 Jupyter Notebook 中，你可以使用 Pandas 库来查看数据中是否存在缺失值。具体方法如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 检查是否存在缺失值
data.isnull().sum()

上面代码中，isnull() 函数会返回一个与原始数据相同大小的布尔值矩阵，其中缺失值的位置为 True，否则为 False。接下来，我们可以调用 sum() 函数来计算每一列缺失值的数量，从而确定数据集中是否存在缺失值。

如果输出结果中某一列的值大于 0，则说明该列存在缺失值。如果所有列的值都为 0，则说明该数据集中不存在缺失值。

相关问题

jupyter查看有无缺失数据

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas库来查看数据是否存在缺失值。

首先，你需要导入pandas库和你要操作的数据集，例如：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，你可以使用`.isnull()`方法来查看哪些数据存在缺失值，例如：

# 判断每列是否存在缺失值
print(df.isnull().any())

# 判断每行是否存在缺失值
print(df.isnull().any(axis=1))

`isnull()`方法会返回一个布尔值的DataFrame，其中缺失值对应True，非缺失值对应False。`.any()`方法会检查每列或每行是否存在至少一个True，返回一个布尔值的Series，其中存在缺失值对应True，不存在缺失值对应False。`axis=0`表示列，`axis=1`表示行。

如果你想统计每列或每行缺失值的数量，可以使用`.sum()`方法，例如：

# 统计每列缺失值的数量
print(df.isnull().sum())

# 统计每行缺失值的数量
print(df.isnull().sum(axis=1))

`.sum()`方法会返回一个整数的Series，其中每个值表示对应列或行缺失值的数量。

通过上述方法，你就可以方便地查看数据集中是否存在缺失值了。

jupyter查看数据缺失值

你可以使用pandas库中的isnull()和sum()函数来检查数据缺失值。具体步骤如下：

1. 导入pandas库，并读取数据集。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用isnull()函数检查缺失值，返回一个布尔型DataFrame对象。

missing = data.isnull()

3. 使用sum()函数统计每列缺失值的数量，返回一个Series对象。

num_missing = missing.sum()

4. 使用sort_values()函数对缺失值进行排序，从大到小显示缺失值数量。

num_missing = num_missing.sort_values(ascending=False)
print(num_missing)

输出结果如下：

column1    10
column2     5
column3     3
dtype: int64

其中，'column1'列有10个缺失值，'column2'列有5个缺失值，'column3'列有3个缺失值。