python统计缺失值空值的数量

在Python中，我们可以使用pandas库来方便地统计数据框中缺失值或空值的数量。Pandas提供了一个名为`isnull()`的方法，可以检查数据是否为空，然后结合`sum()`函数来计算缺失值的总数。

例如：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame对象
df_with_missing_values = pd.DataFrame({
    'column1': [1, None, 3],
    'column2': ['a', '', 'c'],
    'column3': [True, False, np.nan]
})

# 检查缺失值
null_counts = df_with_missing_values.isnull().sum()

print(null_counts)

这将输出每个列中缺失值的计数。如果某列没有缺失值，对应的计数将是0。

相关问题

jupyter notebook中 缺失值 空值预处理

以下是在Jupyter Notebook中处理缺失值和空值的方法：

1. 删除缺失值所在的行或列

# 删除所有包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 删除所有包含缺失值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)

2. 填充缺失值

# 用0填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 用平均值填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 用前一个非缺失值填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 用后一个非缺失值填充缺失值
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

3. 查找缺失值

# 查找所有缺失值
df.isnull()

# 查找某一列的缺失值
df['column_name'].isnull()

4. 查找空值

# 查找所有空值
df.isna()

# 查找某一列的空值
df['column_name'].isna()

Python探测缺失值

Python 中探测缺失值通常使用 pandas 库，pandas 库提供了 isnull() 和 notnull() 函数来判断数据是否为空值，其中 isnull() 返回一个布尔值，表示该值是否为空值，而 notnull() 返回一个布尔值，表示该值是否不为空值。如果要统计数据中的缺失值个数，可以使用 isnull() 函数和 sum() 函数结合起来使用，例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': ['foo', None, 'bar', 'baz']})

# 判断每个元素是否为空值
print(df.isnull())

# 判断每个元素是否不为空值
print(df.notnull())

# 统计每列缺失值的个数
print(df.isnull().sum())

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