python读取csv文件统计缺失值

在Python中，我们可以使用pandas库方便地读取CSV文件并统计缺失值。以下是简单的步骤：

1. 首先，需要安装pandas库，如果还没有安装，可以使用`pip install pandas`命令。

2. 使用`pandas.read_csv()`函数读取CSV文件，例如`df = pd.read_csv('filename.csv')`，这将返回一个DataFrame对象。

3. 接下来，可以使用`isnull()`函数检查数据框中的每个元素是否为空，然后用`sum()`函数计算每列缺失值的数量。例如：

   missing_values = df.isnull().sum()

4. 这将得到一个新的Series对象，其中索引是原数据框的列名，值是对应列的缺失值数量。

5. 如果你想查看整个数据框中所有缺失值的总数，可以直接对整个数据框使用`isnull().sum().sum()`。

6. 最后，你可以打印这个统计结果，或者将其保存到新的CSV、Excel或其他数据格式中。

print(missing_values)
# 或者
missing_values.to_csv('missing_values_report.csv')