pandas 统计缺失值

在Pandas中，可以使用isnull()和notnull()函数来检查DataFrame中的缺失值。其中，isnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，对于缺失值为True，否则为False；而notnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，对于缺失值为False，否则为True。

以下是一个示例代码，演示如何使用isnull()和notnull()函数来检查DataFrame中的缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
dict = {'First Score':[100, 90, np.nan, 95], 'Second Score': [30, 45, 56, np.nan], 'Third Score':[np.nan, 40, 80, 98]}
df = pd.DataFrame(dict)

# 使用isnull()函数检查缺失值
print(df.isnull())

# 使用notnull()函数检查缺失值
print(df.notnull())

运行以上代码，将输出一个布尔值的DataFrame，对于缺失值为True，否则为False。

相关问题

pandas统计缺失值

你好，对于pandas统计缺失值，我们可以使用isnull()函数来判断每个元素是否为空，再用sum()函数统计缺失值的数量。例如，对于一个名为df的数据框，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 统计每列缺失值的数量
print(df.isnull().sum())

输出结果将会是：

A    1
B    1
C    0
dtype: int64

其中，变量.isnull()判断每个元素是否为空，返回一个布尔型的数据框。而.sum()函数对布尔型数据框进行求和，得到每列的缺失值数量。

pandas统计缺失值个数

A：可以使用pandas中的isnull()和sum()函数来统计缺失值个数，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计每一列的缺失值个数
missing_count = df.isnull().sum()

print(missing_count)

输出结果：

A    1
B    2
C    0
dtype: int64

此结果表示DataFrame中第一列“A”有1个缺失值，第二列“B”有2个缺失值，第三列“C”没有缺失值。