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。

相关问题

jupyter查看有无缺失数据

在 Jupyter Notebook 中，可以使用以下代码查看数据中是否存在缺失值（NaN）:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')  # 读取数据文件
display(df.isnull().sum())  # 统计每列缺失值数量并显示

这样就可以输出每一列缺失值的数量。如果某个列的缺失值数量为0，则说明该列没有缺失数据。如果某个列的缺失值数量大于0，则说明该列存在缺失数据。请替换 `filename.csv` 为你想要查看的数据文件名。使用 `display` 函数可以更美观地显示输出结果。

jupyter删除缺失值

在Jupyter中删除缺失值可以使用pandas库中的dropna()方法。该方法可以按行或列删除缺失值。如果要按行删除缺失值，可以使用dropna()方法并设置axis参数为0。如果要按列删除缺失值，可以设置axis参数为1。另外，也可以使用fillna()方法将缺失值填充为指定的值。例如，可以使用以下代码删除df中所有缺失值所在的行：

df.dropna(axis=0, inplace=True)

--相关问题--:
1. 如何使用fillna()方法填充缺失值？
2. 如何使用Jupyter创建一个新的数据分析项目？