data['pm10'].isnull().values.any()
时间: 2024-06-02 20:12:33 浏览: 11
这行代码是用来判断数据集中是否存在空值(NaN)的。具体来说,它会返回一个布尔值,如果数据集中有空值,则返回 True,否则返回 False。其中,data['pm10'] 表示取出数据集中名为 'pm10' 的那一列,而 .isnull() 用来判断该列中是否存在空值,最后的 .values.any() 用来返回最终的布尔值。
相关问题
col_data.isnull().values.any()
This code checks if there are any null values in the entire DataFrame called "col_data".
If there is at least one null value in the DataFrame, the output will be True. If there are no null values, the output will be False.
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:
```python
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。
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