python统计每一列中空值率

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 的 isna() 方法和 sum() 方法来实现统计每一列中空值率的功能。

假设数据存在一个名为 data 的 DataFrame 中，可以使用以下代码来实现统计每一列中空值率的功能：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计每一列中空值的数量
null_count = data.isna().sum()

# 统计每一列中空值的比例
null_ratio = null_count / len(data)

# 输出结果
print(null_ratio)

其中，isna() 方法返回一个与原数据具有相同形状的 DataFrame，其中每个元素为 True 或 False，表示该位置上是否为 NaN 值。sum() 方法对 DataFrame 中的每一列求和，返回一个 Series，其每个元素为该列中的 NaN 值数量。最后，计算每列中 NaN 值的比例，即为该列中空值率。

相关问题

python统计每一列中空值，然后计算空值在一列中的占比

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 的 isna() 方法和 sum() 方法来实现统计每一列中空值数量，并结合 len() 函数和 apply() 方法来计算空值在一列中的占比。

假设数据存在一个名为 data 的 DataFrame 中，可以使用以下代码来实现统计每一列中空值数量和空值在一列中的占比的功能：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计每一列中空值的数量
null_count = data.isna().sum()

# 计算空值在一列中的占比
null_ratio = null_count.apply(lambda x: x/len(data))

# 输出结果
print(null_ratio)

其中，apply() 方法对 DataFrame 中的每一列进行操作，传入的 lambda 函数将每列中的空值数量除以总行数，得到该列中空值在一列中的占比。最后输出结果即可。

python统计每一列中空值，然后计算空值在一列中的占比，并以百分数进行输出

您可以使用 Pandas 库中的 `isna` 和 `sum` 函数来计算每列中的空值数量，然后在计算空值占比时将其除以总行数。最后，您可以使用字符串格式化将结果输出为百分数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 计算每列中的空值数量
null_counts = df.isna().sum()

# 计算每列中空值占比并输出为百分数
null_ratio = (1 - null_counts / len(df)) * 100
null_ratio_str = null_ratio.apply(lambda x: '{:.2f}%'.format(x))

# 打印结果
print(null_counts)
print(null_ratio_str)

在上面的代码中，我们首先使用 `isna` 函数计算每列中的空值数量，然后使用 `sum` 函数将这些数量相加。接下来，我们计算每列中空值占比，即 1 减去空值数量除以总行数。最后，我们使用 `apply` 函数和 `lambda` 表达式将结果格式化为带有两位小数和百分号的字符串，并将其存储在 `null_ratio_str` 变量中。最终，我们打印出空值数量和空值占比的结果。