concat_df.isnull().sum()
时间: 2024-05-20 18:19:25 浏览: 11
这行代码是用来计算 DataFrame(concat_df) 中每一列有多少个缺失值(NaN)的数量。 isnull() 方法返回一个布尔型的 DataFrame,其中值为 True 表示对应位置存在 NaN 缺失值,否则为 False。sum() 方法对这个 DataFrame 按列进行求和,得到每一列中 True 的数量,即缺失值的数量。
相关问题
代码含义 nan_life_expectancy_countries = df[df['Life expectancy'].isnull()]['Country'].unique() print(nan_life_expectancy_countries) temp_df = pd.DataFrame() for country in nan_life_expectancy_countries: temp_df = pd.concat([temp_df, df[df['Country'] == country]]) print(temp_df) df = df.dropna(subset=['Life expectancy']) print(df.isnull().sum()) df1= df[df['Alcohol'].isnull()] print(df1) south_sudan_missing = df[(df['Country'] == 'South Sudan') & (df['Alcohol'].isnull())] south_sudan_missing mask = (df['Country'] == 'South Sudan') & (df['Alcohol'].isnull()) df = df[~mask] df[df['Country'] == 'South Sudan'] df = df.sort_values(['Country', 'Year']) df['Alcohol'] = df.groupby('Country')['Alcohol'].ffill() df.isnull().sum() df = df.drop(['Income composition of resources', 'Schooling'], axis=1) cols_to_fill = ['Hepatitis B', 'BMI', 'Polio', 'Total expenditure', 'Diphtheria', 'GDP', 'Population', 'thinness 10-19 years', 'thinness 5-9 years'] for col in cols_to_fill: df[col] = df.groupby('Country')[col].transform(lambda x: x.fillna(x.mean())) df.isnull().sum() df = df.dropna(subset=['Hepatitis B', 'BMI', 'Total expenditure', 'GDP', 'Population', 'thinness 10-19 years', 'thinness 5-9 years']) df.isnull().sum()
这段代码是对一个包含全球各国健康指标数据的数据集进行清洗和处理。首先,通过查找缺失值,得到缺失了'Life expectancy'的国家列表并打印输出。然后,通过循环将这些国家的数据提取出来,组成一个新的数据集temp_df。接着,删除含有'Life expectancy'缺失值的行,并打印输出剩余含有缺失值的行。接下来,找到缺失了'Alcohol'指标的南苏丹数据,并打印输出。然后,通过布尔掩码将缺失'Alcohol'指标的南苏丹行删除,并输出南苏丹的数据。接着,按国家和年份对数据集进行排序,然后使用前向填充(ffill)方法填充每个国家的'Alcohol'指标缺失值。接下来,删除一些列,并使用每个国家的均值来填充每个列的缺失值。最后,再删除一些含有缺失值的行,并打印输出数据集中每列的缺失值数量。
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,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合并,根据“合同编号”进行匹配,然后判断是否有未匹配的数据,如果有则将其添加到df1底部。
具体代码如下:
```
import pandas as pd
# 读取df1和df2
df1 = pd.read_csv('df1.csv')
df2 = pd.read_csv('df2.csv')
# 根据“合同编号”进行匹配
merged = pd.merge(df1, df2, on='合同编号', how='outer')
# 判断是否有未匹配的数据
if merged.isnull().sum().sum() > 0:
# 将未匹配的数据添加到df1底部
new_data = merged[merged['状态'].isnull()].drop('状态', axis=1)
df1 = pd.concat([df1, new_data], ignore_index=True)
print('df1已更新')
else:
print('df1不用更新')
```
其中,isnull().sum().sum()用于计算merged中所有空值的个数,如果为0则说明df2中所有数据df1都有。merged[merged['状态'].isnull()]用于选择未匹配的数据。最后,使用concat函数将df1和new_data合并。
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