jupyter空值的比例

在Jupyter中获取数据集的空值比例可以通过以下步骤完成：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 读取数据集：

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

3. 计算每列的空值数量：

null_values = data.isnull().sum()

4. 计算每列的空值比例：

null_ratio = null_values / len(data) * 100

5. 打印出空值比例：

print(null_ratio)

请注意替换'your_dataset.csv'为你实际的数据集文件名。

相关问题

采用jupyter notebook编程工具，1、对bank.csv文件中的数据进行去重和去除空值操作； 2、对（1）中操作结果进行6:4分割，分别存入“20201208041006TrainData.csv”和“20201208041006TestData.csv”文件中1、采用pandas包对上面生成的20201208041006TrainData.csv文件进行去除空值和重复值操作，将结果存入DataFrame中 2、计算DataFrame数据集中age列的最大值、最小值和中位数 3、按照education分组，并计算nr_employed列平均值

好的，我会根据您的要求逐步回答您的问题。

首先，我需要确认您的文件路径和文件名是否正确，并在代码中引入所需的库。请确认您的文件名为"bank.csv"，并且文件在当前工作目录下。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('bank.csv')

# 去重和去除空值
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.dropna(inplace=True)

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，并将其保存到文件中。我们将使用sklearn库中的train_test_split函数，将数据集按照6:4的比例分割，并保存到csv文件中。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集分为训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.4, random_state=42)

# 将训练集和测试集保存到csv文件中
train_df.to_csv('20201208041006TrainData.csv', index=False)
test_df.to_csv('20201208041006TestData.csv', index=False)

接下来，我们对训练集数据进行去重和去除空值操作，并将结果存入DataFrame中：

# 读取训练集文件
train_df = pd.read_csv('20201208041006TrainData.csv')

# 去重和去除空值
train_df.drop_duplicates(inplace=True)
train_df.dropna(inplace=True)

然后，我们计算DataFrame数据集中age列的最大值、最小值和中位数：

# 计算age列的最大值、最小值和中位数
max_age = train_df['age'].max()
min_age = train_df['age'].min()
median_age = train_df['age'].median()

print("最大年龄是：", max_age)
print("最小年龄是：", min_age)
print("年龄中位数是：", median_age)

最后，我们按照education分组，并计算nr_employed列平均值：

# 按照education分组，并计算nr_employed列平均值
grouped = train_df.groupby('education').mean()['nr_employed']

print(grouped)

以上就是根据您的要求对数据集进行操作的完整代码，您可以将代码复制到jupyter notebook中执行。