dataframe中统计每列的空值数量

可以使用 Pandas 库中的 `isnull()` 函数和 `sum()` 函数来统计每列的空值数量。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

# 统计每列的空值数量
null_counts = df.isnull().sum()

print(null_counts)

输出结果为：

A    1
B    1
dtype: int64

其中，`isnull()` 函数返回一个与原始 dataframe 相同形状的 dataframe，其中每个元素都是一个布尔值，表示原始 dataframe 对应元素是否为空值。然后，`sum()` 函数对每列进行求和，得到每列的空值数量。

相关问题

pyspark dataframe怎么统计每列非空值得数量

可以使用`pyspark.sql.functions`中的`count`函数和`when`函数来统计每列非空值的数量。具体操作如下：

from pyspark.sql.functions import count, when

# 假设df为一个DataFrame对象
# 统计每列非空值的数量
df.agg(*[count(when(df[col].isNotNull(), col)).alias(col) for col in df.columns]).show()

解析：

* `df[col].isNotNull()`表示判断列`col`是否为空值。
* `when(df[col].isNotNull(), col)`表示当列`col`不为空值时，返回列`col`的值。否则返回`NULL`。
* `count(when(df[col].isNotNull(), col)).alias(col)`表示统计返回值中非空值的数量，并将统计结果的列名设置为`col`。

上述代码中使用了`agg`函数，它可以对整个DataFrame进行聚合操作，并返回聚合结果。`agg`函数的参数是一个可迭代对象，其中每个元素都是一个聚合函数。因此，我们可以使用列表解析式生成一个包含所有聚合函数的列表，然后将其作为`agg`函数的参数。

dataframe某一列空值统计

要统计DataFrame某一列的空值数量，你可以使用`isnull()`方法将DataFrame转换为一个布尔值的DataFrame，然后使用`sum()`方法得到每一列的空值数量。下面是一个示例代码来统计某一列的空值数量：<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python金融分析小知识(5)——如何查看DataFrame中的空值](https://blog.csdn.net/qq_41281698/article/details/124570002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pandas dataframe统计填充空值大全](https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/123655499)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]