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。