python 查行缺失率

您可以使用pandas库来计算Python中行缺失率。首先，您需要将数据加载到pandas的DataFrame中，然后使用isnull()函数找到缺失值，并使用mean()函数计算缺失率。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 加载数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算缺失率
missing_rate = df.isnull().mean()

print(missing_rate)

这将输出每列的缺失率。

相关问题

python 查缺失率

对于数据集中的缺失值，可以使用 Pandas 库中的 isnull() 函数来判断每个元素是否为空值，再使用 sum() 函数来计算缺失数量，最后除以总数量即可得到缺失率。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算缺失率
missing_rate = df.isnull().sum() / len(df)

print(missing_rate)

python项目案例数据分析

当然可以！以下是一个Python项目案例，涉及数据分析：

项目名称：销售数据分析

项目描述：该项目旨在对公司的销售数据进行分析，以了解销售趋势、客户行为和业绩表现。通过数据分析，帮助公司制定营销策略和业务决策。

技术栈：Python、Pandas、Matplotlib、Seaborn

主要步骤：

1. 数据获取：从公司的销售数据库中提取所需数据，可以使用SQL查询或导入CSV文件等方式。

2. 数据清洗：对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、重复数据、异常值等。

3. 数据探索：使用Pandas进行数据探索，包括统计描述、相关性分析、可视化等，了解数据的基本情况和特征。

4. 销售趋势分析：根据时间维度，对销售额、销售量等指标进行趋势分析，可以使用折线图、柱状图等可视化工具展示结果。

5. 客户行为分析：基于客户属性和购买行为，分析客户群体特征、购买偏好等，可以使用饼图、条形图等可视化工具展示结果。

6. 业绩表现评估：对销售人员或团队的业绩进行评估，包括销售额、销售增长率等指标分析，可以使用柱状图、雷达图等可视化工具展示结果。

7. 结果报告：将分析结果整理成报告或可视化图表，以便与相关人员分享和解读。

以上是一个简单的Python项目案例，用于数据分析。你可以根据实际需求和数据情况，进一步扩展和优化项目。希望对你有所帮助！