计算每行空缺值占比

假设你已经将数据读入一个名为 `df` 的 pandas DataFrame 中，可以使用以下代码计算每行空缺值占比：

# 计算每行缺失值数量
missing_counts = df.isnull().sum(axis=1)

# 计算每行空缺值占比
missing_percentages = (missing_counts / df.shape[1]) * 100

上述代码中，`isnull()` 方法返回一个与 `df` 大小相同的布尔型 DataFrame，其中空缺值对应的元素为 `True`。`sum(axis=1)` 方法将每行的 `True` 值加起来，得到每行空缺值的数量。`shape[1]` 表示 `df` 的列数，因此 `(missing_counts / df.shape[1])` 计算每行空缺值占比，乘以 100 变为百分比形式。

最终，变量 `missing_percentages` 将包含每行空缺值占比。

相关问题

pandas 查询空缺值所在行

要查询 Pandas 数据框中的空缺值所在行，可以使用 `isnull()` 方法和 `any()` 方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, None]})

# 查询空缺值所在行
null_rows = df[df.isnull().any(axis=1)]

print(null_rows)

输出结果：

     A    B     C
2  NaN  7.0  11.0
3  4.0  8.0   NaN

这个代码首先创建了一个包含空缺值的数据框，然后使用 `isnull()` 方法查找空缺值，并使用 `any()` 方法确定哪些行包含空缺值。最后，使用 Pandas 的索引功能获取空缺值所在的行。

怎么进行pandas查看每一行空缺百分之多少

可以使用Pandas中的函数isna()和mean()来计算每一行中空缺值的百分比。具体步骤如下：

1. 使用isna()函数检测数据框中的空缺值，并将结果存储在一个布尔类型的数据框中。例如，假设数据框名为df，则代码如下：

   is_null = df.isna()

2. 对于每一行，使用mean()函数计算空缺值的百分比。例如，下面的代码将对每一行进行遍历，并使用mean()函数计算该行中空缺值的百分比：

   for row in is_null.iterrows():
       print(f'Percentage of missing values in row {row[0]}: {(row[1].mean() * 100):.2f}%')

在上面的代码中，row[0]表示当前行的索引，而row[1]则表示该行的数据。mean()函数计算该行中空缺值的比例，并将结果乘以100以得到百分比。

通过上述步骤，我们可以计算出每一行空缺值的百分比。