pandas库查看某一列是否用缺失值 有多少

可以使用pandas库中的isnull()和sum()方法来查看某一列是否有缺失值以及缺失值的数量。

例如，假设某个数据集名为df，其中有一列名为“column1”，则可以使用以下代码来查看该列是否有缺失值以及缺失值的数量：

# 查看“column1”列是否有缺失值
print(df['column1'].isnull().any())

# 查看“column1”列缺失值的数量
print(df['column1'].isnull().sum())

其中，isnull()方法返回一个布尔类型的Series，表示该列中每个元素是否为缺失值。any()方法用于判断该Series中是否存在True值，即该列是否有缺失值。sum()方法用于计算该Series中True值的数量，即该列中缺失值的数量。

相关问题

pandas查找每一列有多少缺失值

在Pandas库中，你可以使用`isnull()`函数来检查DataFrame或Series中的缺失值，然后配合`sum()`函数计算每列缺失值的数量。以下是基本步骤：

1. 首先导入pandas库，并加载数据到DataFrame `df`。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 假设是从CSV文件读取数据

2. 使用`isnull()`创建一个布尔型的DataFrame，其中True表示缺失值，False表示非缺失值。

missings_df = df.isnull()

3. 再通过`sum()`函数对每个列求和，得到每列缺失值的计数。

column_counts = missings_df.sum()

现在`column_counts`是一个字典，键是原始DataFrame的列名，值是该列的缺失值数量。

如果你想直接获得一个Series结果，可以这样做：

column_counts_series = missings_df.sum(axis=0)  # axis=0 表示按行（默认）或列求和

如何检查Pandas DataFrame中某一列是否存在缺失（NA）值？

在Pandas DataFrame中检查某一列是否存在缺失（NA）值，你可以使用`isna()`或`notnull()`函数。这两个函数都是基于DataFrame对象的，返回的结果是一个布尔系列，其中True表示该位置存在缺失值，False表示存在实际的值。

例如，如果你想检查名为"column_name"的列是否包含缺失值，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
missing_values = df['column_name'].isna()

# 或者使用 notnull() 来达到同样的效果
# missing_values = df['column_name'].notnull().astype(bool)

print(missing_values)

结果会是一个布尔型Series，你可以统计True的数量，来了解缺失值的具体数目：

num_missing = missing_values.sum()
print(f"Column 'column_name' has {num_missing} missing values.")