print(any(df.isna ())

这是一个 Python 代码，用于检查数据框中是否存在缺失值。具体来说，它会返回一个布尔值，表示数据框df中是否存在缺失值。如果存在缺失值，返回True；否则返回False。如果想要查看哪些列存在缺失值，可以将该代码放在一个if语句中，然后在if语句中打印出存在缺失值的列名。需要注意的是，该代码中的括号可能需要补全。

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train_df = pd.read_csv('./data/train.csv', index_col = 0) test_df = pd.read_csv('./data/test.csv', index_col = 0) print("Number of rows: ", train_df.shape[0]) print("Number of columns: ", train_df.shape[1]) display(train_df) train_df.info() print("Number of rows: ", test_df.shape[0]) print("Number of columns: ", test_df.shape[1]) display(test_df) test_df.info() train_df.describe() # Check for NaN values and the number of unique values print("Are there any NaN values: ", train_df.isnull().values.any()) print(train_df.nunique()) # Count NaN values in each column nan_counts = train_df.isna().sum() # Print the counts print(nan_counts)

这段代码是用来读取两个csv文件，并对它们进行一些数据分析的。具体来说，它首先读取了一个名为train.csv的文件和一个名为test.csv的文件，并打印了它们的行数和列数。然后，它显示了train_df和test_df的内容和信息，包括每个列的数据类型和非空值的数量。接下来，它使用describe()函数对train_df进行描述统计，包括平均值、标准差、最小值、最大值等。最后，它检查train_df中是否有NaN值，并计算每列中的NaN值的数量，并打印出来。

现有两张表df1和df2，所有列名都相同，但行数不一样，如何用pandas根据名为“合同编号”的列将df1和df2进行匹配， 若df2中有df1没有的数据则把这些数据写入df1底部且df1保持原来的列，并打印“df1”已更新，若df2中所有数据df1都有，则打印“df1不用更新”

可以使用merge函数将df1和df2按照“合同编号”列进行合并，合并方式为左连接（保留df1的所有数据），然后判断合并后的数据是否与df1行数相同，如果不同，则说明df2中有df1没有的数据，需要将这些数据写入df1底部，并打印“df1已更新”，否则打印“df1不用更新”。

具体代码如下：

import pandas as pd

# 生成示例数据
df1 = pd.DataFrame({'合同编号': [1, 2, 3], '销售额': [1000, 2000, 1500]})
df2 = pd.DataFrame({'合同编号': [2, 4], '销售额': [2500, 1800]})

# 按照“合同编号”列进行合并
merge_df = pd.merge(df1, df2, on='合同编号', how='left')

# 判断是否需要更新df1
if len(merge_df) != len(df1):
    # 将df2中df1没有的数据写入df1底部
    new_data = merge_df.loc[merge_df.isna().any(axis=1), :]
    df1 = pd.concat([df1, new_data], ignore_index=True)
    print("df1已更新")
else:
    print("df1不用更新")