python 检查数据缺失
时间: 2023-11-12 13:00:00 浏览: 40
可以使用 pandas 库来检查数据缺失。首先,读取数据文件并将其存储在 pandas 的 DataFrame 中,然后使用 isnull() 函数检查每个单元格是否为空值,最后使用 sum() 函数计算每列中的空值数量。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 检查每个单元格是否为空值
missing_values = df.isnull()
# 计算每列中的空值数量
missing_values_count = missing_values.sum()
print(missing_values_count)
```
这将输出每列中的空值数量。
相关问题
python 检查数据有无缺失值
要检查Python中的数据是否有缺失值,可以使用以下方法:
1. 使用df.isnull()函数:该函数会返回一个与原数据表大小相同的布尔值矩阵,其中缺失值对应的元素为True,非缺失值对应的元素为False。通过检查矩阵中的True值,可以确定哪些数据有缺失值。
2. 使用df.info()函数:该函数会显示数据表的基本信息,包括每列的非空值数量。通过观察每列的非空值数量,可以判断哪些列存在缺失值。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 假设数据表为df
# 使用isnull()函数检查数据表是否有缺失值
missing_values = df.isnull().sum()
# 使用info()函数检查数据表是否有缺失值
df.info()
```
以上是两种常用的检查数据是否有缺失值的方法。你可以选择其中一种或结合使用来进行检查。
python查看数据集中缺失的数据
在Python中,可以使用pandas库来查看数据集中缺失的数据。
首先,使用pandas读取数据集,并使用`isnull`函数来检查每个单元格是否为空值,产生一个布尔类型的DataFrame。然后,使用`sum`函数计算每个列中的空值数量,以便确定哪些列存在缺失值。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 检查每个单元格是否为空值
null_df = df.isnull()
# 计算每个列中的空值数量
null_count = null_df.sum()
# 打印每个列中的空值数量
print(null_count)
```
输出结果将会是每个列中的空值数量。如果某个列中存在大量空值,可以考虑删除该列,或者填充缺失值。