data[data.Year.isnull()|data.Publisher.isnull()].shape[0]/data.shape[0]

我明白了你的问题。要计算数据集中缺失年份或出版商的记录所占的比例，你可以使用以下代码：

missing_records = data[data.Year.isnull() | data.Publisher.isnull()].shape[0]
total_records = data.shape[0]
missing_ratio = missing_records / total_records

其中，`data` 是你的数据集，`Year` 和 `Publisher` 是数据集中的两个列。`shape[0]` 用于获取数据集的行数。

你可以运行这段代码来计算缺失记录所占的比例。请注意，这仅适用于具有名为 `Year` 和 `Publisher` 的列的数据集。

相关问题

input_data.data.shape[0]怎么理解

`input_data.data.shape[0]` 是指 `input_data.data` 这个 NumPy 数组的第一维大小。

在 NumPy 中，数组的形状（shape）是由各个维度的大小构成的元组，例如 `(a, b, c)` 表示一个三维数组，它的第一维大小为 `a`，第二维大小为 `b`，第三维大小为 `c`。因此，`input_data.data.shape` 就是 `input_data.data` 数组的形状元组。

由于 NumPy 中的数组可以有多个维度，因此可以使用多个索引来访问数组中的元素。例如，`input_data.data[i, j]` 表示 `input_data.data` 数组中第 `i` 行、第 `j` 列的元素。因此，`input_data.data.shape[0]` 就是数组的第一维大小，可以理解为数组的行数。

data_X.shape[0]

data_X.shape[0] 表示 data_X 的第一维度大小，通常用于获取数据集的样本数。其中，data_X 是一个 Numpy 数组，它的 shape 属性是一个元组，包含了数组每个维度的大小。例如，对于一个 100 行、10 列的数据集 data_X，data_X.shape[0] 的值为 100。