df.isnull().sum()是什么意思

df.isnull().sum() 是一个 Pandas DataFrame 对象的函数，用于计算该数据框(df)中每个列中缺失值(na)的数量。具体来说，它会返回一个 Series 对象，其中包含每个列中缺失值(na)的计数结果。

例如，当我们运行以下代码时：

df.isnull().sum()

它会返回一个包含每列缺失值(na)计数的 Series 对象，例如：

column1     10
column2      5
column3      0
...

这意味着在数据框(df)中，'column1'列中有10个缺失值(na)，'column2'列中有5个缺失值(na)，而'column3'列中没有缺失值(na)。通过这个函数的结果，我们可以更好地了解数据缺失情况，为缺失值的处理提供指导。

相关问题

代码6df.isnull().sum()

这段代码使用 Pandas 的 `isnull()` 函数和 `sum()` 方法查找 DataFrame 中每一列的缺失值数量。具体来说，代码中：

- `df.isnull()`：使用 Pandas 库中的 `isnull()` 函数查找 DataFrame 中的缺失值，并返回一个布尔型的 DataFrame，其中缺失值对应的元素为 `True`，非缺失值对应的元素为 `False`；
- `.sum()`：对上一步返回的 DataFrame 沿列方向进行求和，得到每一列的缺失值数量。

这段代码的输出结果是一个 Series，其中每个元素对应 DataFrame 中每一列的缺失值数量。例如：

A    0
B    10
C    5
dtype: int64

表示该 DataFrame 中 A 列没有缺失值，B 列有 10 个缺失值，C 列有 5 个缺失值。

for i in df.isnull().sum(axis=1):

这是一行代码，其中 df 是一个 Pandas 数据框。isnull() 方法返回一个布尔型数据框，表示数据框中的每个元素是否为缺失值（NaN）。sum(axis=1) 方法返回每一行缺失值的个数。因此，for 循环遍历每一行的缺失值个数，并执行某些操作（这里代码缺失，无法确定具体操作）。你有其他问题吗？