df.isin([np.inf, -np.inf]).sum().sum()请将这段代码的正确格式发给我
时间: 2024-03-22 10:38:51 浏览: 29
当你复制代码时,可能会不小心复制非打印字符,导致代码无法执行。尝试在代码中手动删除并替换这些字符,或者直接使用以下代码:
```python
df.isin([np.inf, -np.inf]).sum().sum()
```
请注意,代码中的空格应该是普通的空格字符,而不是特殊的非打印字符。如果你在复制代码时仍然无法运行,请检查你的文本编辑器和编程环境是否支持Unicode字符。
相关问题
代码6df.isnull().sum()
这段代码使用 Pandas 的 `isnull()` 函数和 `sum()` 方法查找 DataFrame 中每一列的缺失值数量。具体来说,代码中:
- `df.isnull()`:使用 Pandas 库中的 `isnull()` 函数查找 DataFrame 中的缺失值,并返回一个布尔型的 DataFrame,其中缺失值对应的元素为 `True`,非缺失值对应的元素为 `False`;
- `.sum()`:对上一步返回的 DataFrame 沿列方向进行求和,得到每一列的缺失值数量。
这段代码的输出结果是一个 Series,其中每个元素对应 DataFrame 中每一列的缺失值数量。例如:
```
A 0
B 10
C 5
dtype: int64
```
表示该 DataFrame 中 A 列没有缺失值,B 列有 10 个缺失值,C 列有 5 个缺失值。
df.isnull().sum().sum()
这行代码用于计算 DataFrame df 中所有列中缺失值的数量之和。 isnull() 方法返回一个布尔型的 DataFrame,其中缺失值被标记为 True。sum() 方法会将 True 视为 1,False 视为 0,因此可以用来计算每列中缺失值的数量。最后一个 sum() 方法会将所有列的缺失值数量相加,得到总的缺失值数量。
因此,代码 df.isnull().sum().sum() 的结果就是 DataFrame df 中所有列中缺失值的数量之和。