Dataset.isnull().sum() 是什么意思

这个问题是一个编程类的问题，Dataset.isnull().sum() 是一个 Pandas 库中的函数，用于计算数据集中每一列的缺失值数量。具体来说，它会返回一个 Series 对象，其中每个元素表示对应列中缺失值的数量。

相关问题

Checking dataset info by feature是什么意思

"Checking dataset info by feature" 的意思是通过对数据集中的每个特征进行检查和分析，以了解每个特征的类型、数量、缺失值情况、异常值情况、统计信息等，从而更好地理解数据的特征和特性。

通常，在数据分析和机器学习任务中，我们需要对数据集进行预处理和清洗，其中一个重要的步骤就是检查数据集的信息，特别是每个特征的信息。通过这个步骤，我们可以了解数据集的整体情况，包括数据质量、数据分布、异常值、缺失值等，从而为后续的数据处理和建模提供指导和依据。

在 Python 中，可以使用 Pandas 库中的一些函数和方法来对数据集的信息进行检查和分析，例如：info()、describe()、head()、tail()、isnull()、sum()、value_counts() 等函数和方法，这些工具可以帮助我们更好地了解数据集的特征和特性。

调用isnull和sum方法发现付款时间存在空值，表示订单未付款

在实际的数据处理和分析中，空值可能会对结果产生影响，需要特别处理。可以使用pandas库的isnull函数和sum函数来查看数据集中是否存在空值，并统计空值的数量。以下是一个简单的Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集，假设数据集文件名为dataset.csv，且数据集中的字段分别为field1、field2、field3、field4、field5、field6
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 使用isnull函数查找空值
null_data = data[data['付款时间'].isnull()]

# 使用sum函数查看空值的数量
print('空值的数量为：', null_data['付款时间'].isnull().sum())

以上代码中，我们首先使用pandas库的read_csv函数读取了数据集，接着使用isnull函数查找了空值，并将结果保存在null_data变量中，最后使用sum函数统计了空值的数量。如果空值的数量为0，则说明数据集中不存在空值；如果空值的数量大于0，则说明数据集中存在空值，需要进一步处理。根据代码运行结果，我们可以得出结论：数据集中的付款时间存在空值，表示订单未付款。