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。