python判断一个Dataframe中的值如果全部是百分之百，则输出无空值，否则输出小于百分之百的百分数，

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 方法来实现。

假设你的 DataFrame 叫做 df，那么你可以按照以下步骤来实现：

1. 计算每一列的空值数量，并将其存储在一个 Series 对象中。

null_count = df.isnull().sum()

2. 计算每一列的总行数，并将其存储在一个 Series 对象中。

total_count = df.shape[0]

3. 计算每一列的非空值数量，并将其存储在一个 Series 对象中。

not_null_count = total_count - null_count

4. 计算每一列的百分比，并将其存储在一个 Series 对象中。

percent = not_null_count / total_count

5. 判断每一列的百分比是否全部为 1，如果是，则输出“无空值”，否则输出小于百分之百的百分数。

if (percent == 1).all():
    print("无空值")
else:
    percent_sorted = percent[percent < 1].sort_values()
    for column, p in percent_sorted.items():
        print(f"{column}: {p:.2%}")

注意，上面的代码中，第五步使用了 pandas 库中的条件筛选方法，只输出小于百分之百的百分数。另外，为了输出格式更加美观，使用了 f-string 和 :.2% 格式化输出百分数，保留两位小数。