jupyter notebook 如何查看数据缺失值

Jupyter Notebook 是一个交互式的计算环境，常用于数据分析和机器学习。在使用 Pandas 这一强大的数据处理库时，查看数据集中的缺失值（也称为空值或 NaN）是数据预处理的一个重要步骤。以下是如何在 Jupyter Notebook 中查看数据缺失值：

1. 首先，确保你已经导入了 Pandas 库，如果还没导入，可以输入 `import pandas as pd`。

2. 加载数据到 DataFrame。例如，如果你的数据在名为 `data.csv` 的文件中，可以使用 `df = pd.read_csv('data.csv')`。

3. 使用 `isnull()` 函数来检查每个元素是否为缺失值，这会返回一个布尔型的 DataFrame，其中 `True` 表示缺失，`False` 表示存在。你可以这样显示结果：

   missing_values = df.isnull()

4. 如果你想看一个更直观的统计，可以使用 `sum()` 函数计算每列中缺失值的数量：

   total_missing_values = missing_values.sum()

或者直接查看每个列的缺失值百分比：

   missing_values_percent = (missing_values.sum() / len(df)) * 100

5. 对于数据可视化，可以使用 `missing_values.sum().plot(kind='bar')` 来创建一个柱状图展示每列缺失值的数量。