pdData.isnull().sum()

`pdData.isnull().sum()` 是 pandas DataFrame 对象的方法之一，用于计算每列中缺失值的数量。在这行代码中，`pdData` 是一个 DataFrame 对象，调用 `isnull()` 方法可以返回一个布尔值的 DataFrame，其中缺失值位置为 True，非缺失值位置为 False。接着，再调用 `sum()` 方法对每列进行求和操作，由于 True 在求和时会被视为 1，False 会被视为 0，所以最终得到的结果是每列中缺失值的数量。这个方法对于快速检查数据中的缺失值非常有用。

相关问题

import numpy as np np.sum(pd.isnull(data))#pd.isnull用来判断是否有空值如何打印结果

您可以使用print()函数打印出这个结果，代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设data是一个DataFrame对象
result = np.sum(pd.isnull(data))
print(result)

其中，`result`变量存储了空值数量的计算结果，`print(result)`用于将这个结果打印出来。

train_data = pd.read_csv("01.Train_Data.csv") test = pd.read_csv("01.Test_Data.csv") train_data.head() train_data.shape train_data.info() train_data.isnull().sum() train_data.describe() train_data.describe(include='all')

根据你提供的代码，你已经成功地读取了训练数据和测试数据，并将它们存储在`train_data`和`test`这两个DataFrame中。

接下来，让我逐个解释你的代码：

- `train_data.head()`：这将显示`train_data` DataFrame的前5行数据。
- `train_data.shape`：这将显示`train_data` DataFrame的形状，即行数和列数。
- `train_data.info()`：这将显示`train_data` DataFrame的基本信息，包括每列的名称、非空值的数量以及每列的数据类型。
- `train_data.isnull().sum()`：这将计算`train_data` DataFrame中每列的缺失值数量。
- `train_data.describe()`：这将显示`train_data` DataFrame中数值列的统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、25%、50%、75%和最大值。
- `train_data.describe(include='all')`：这将显示`train_data` DataFrame中所有列的统计摘要，包括数值列和非数值列。

请确保CSV文件已经正确加载，并且Pandas库已经正确导入。如果有任何问题，请随时提问。