怎么把csv缺失值数量的结果转成Dataframe并按缺失值数量倒排且增加一列

可以使用 pandas 库中的 read_csv 函数读取 csv 文件，然后使用 isna 函数获取缺失值的布尔值，再使用 sum 函数计算每列缺失值的数量，最后使用 sort_values 函数按缺失值数量倒排，并增加一列。

具体的代码如下：

import pandas as pd

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

# 计算每列缺失值数量
na_count = df.isna().sum()

# 转换为 DataFrame 并按缺失值数量倒排
na_count_df = pd.DataFrame({'column': na_count.index, 'na_count': na_count.values})
na_count_df = na_count_df.sort_values(by='na_count', ascending=False)

# 输出结果
print(na_count_df)

其中，`data.csv` 是你要处理的 csv 文件。在上面的代码中，使用了字典和 pd.DataFrame 函数将缺失值数量转换为 DataFrame，并使用 sort_values 函数按缺失值数量倒排。最终的结果会输出到控制台。

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怎么把csv缺失值数量的结果转成Dataframe并按缺失值数量倒排

你可以使用pandas库中的read_csv()函数读取csv文件，然后使用isnull()函数判断缺失值，再使用sum()函数统计每列缺失值的数量。最后使用sort_values()函数按缺失值数量倒排，将结果转换成Dataframe。以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 统计每列缺失值的数量
missing_values = df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

# 转换成Dataframe并按缺失值数量倒排
result = pd.DataFrame({'column_name': missing_values.index, 'missing_count': missing_values.values})
result = result.sort_values(by='missing_count', ascending=False)

print(result)

其中，'your_csv_file.csv'是你要读取的csv文件名。该代码会输出一个按缺失值数量倒排的Dataframe，其中包含两列：column_name表示列名，missing_count表示该列缺失值的数量。

怎么把csv缺失值数量的结果转成Dataframe

你可以使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件，并且使用isnull()函数找出缺失值，再使用sum()函数计算每列的缺失值数量，最后将结果转换成DataFrame格式。代码示例如下：

import pandas as pd

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

# 计算每列的缺失值数量
missing_values = df.isnull().sum()

# 将结果转换成DataFrame格式
result = pd.DataFrame({'Column': missing_values.index, 'Missing Values': missing_values.values})

以上代码将缺失值数量的结果存储在result中，并且包含两列数据：Column列表示数据的列名，Missing Values列表示该列的缺失值数量。