dataframe查出缺失的数据

DataFrame是一种二维表格数据结构，在数据分析库如pandas中非常常用。如果你想要查询DataFrame中的缺失数据，可以使用`isnull()`函数或`na`属性。这两个方法会返回一个新的布尔值系列，标记每个元素是否为缺失值。以下是基本步骤：

1. 使用`isnull()`：df.isnull()会返回一个与原DataFrame同维度的布尔型Series，其中True表示缺失，False表示非缺失。

   missing_values = df.isnull()

2. 使用`na`属性：这个属性直接返回一个包含缺失值标记的DataFrame，同样适用于布尔判断。

   missing_values = df.na

查看缺失数据，你可以选择对整个DataFrame进行检查，也可以按列或行查看。例如：

# 查看整个DataFrame的缺失情况总览
total_missing = missing_values.sum().sum()

# 按列查看每列的缺失值数量
column_missing_counts = missing_values.sum(axis=0)

# 或者只显示有缺失值的行
rows_with_missing = missing_values.any(axis=1)

相关问题

dataframe查看缺失值

在Python的pandas库中，DataFrame是一个二维表格型的数据结构，非常适合处理结构化数据。如果你想要查看DataFrame中的缺失值，pandas提供了一些方便的方法来进行检查。

1. 使用`isnull()`或`notnull()`方法：这两个方法会返回DataFrame中每个元素是否为NaN（Not a Number，表示缺失值）或非NaN的布尔值。例如：

   df.isnull()  # 显示所有缺失值
   df.notnull()  # 显示所有非缺失值

2. `df.empty`：检查整个DataFrame是否为空，包括是否有任何行和列。

3. `df.isna()`：类似于`isnull()`，但返回的是`pandas.api.types.NA`类型，这是对缺失值的一个封装，可以用于统一处理。

4. `df.dropna()`或`df.fillna()`：前者将含有缺失值的行或列删除，后者可以填充缺失值，可以选择默认值、前一值、后一值或其他自定义方法。

5. 使用`describe()`方法：对于数值型列，`describe()`会给出统计信息，其中包括计数（包含缺失值的数量），这对于快速了解是否有缺失值很有帮助。

dataframe检测缺失值

在Pandas DataFrame中，你可以使用内置的函数来检查数据是否包含缺失值（也称为NaN或None）。主要有以下几个方法：

1. `isnull()` 或 `notna()`：这两个函数会返回一个布尔型的DataFrame，其中True表示对应的值是缺失的，False表示不是缺失的。例如：

   missing_values = data.isnull()
   complete_values = data.notnull()

2. `count()`：这个方法默认统计非缺失值的数量，可以用它来快速查看每列缺失值的数量：

   total_rows = data.count()
   missing_count_per_column = data.isnull().sum()

3. `.isna().sum()`：对于每列直接计算缺失值的数量。

4. `describe(include=['NaT'])`：这个方法会显示包含所有数值统计数据，包括NaN。

通过上述方法，你可以了解DataFrame中哪些地方有缺失值，并据此进行数据清洗或填充操作。