pandas查看数据集每列缺失值的总数

时间: 2023-09-04 09:04:10 浏览: 95
### 回答1: 可以使用pandas的`isna()`方法和`sum()`方法来查看数据集中每一列的缺失值数量。 首先,对数据集使用`isna()`方法,该方法将数据集中每个元素是否是缺失值标记为True或False,生成一个布尔类型的数据集。 然后,对这个布尔类型的数据集使用`sum()`方法,它将每一列的True值数目累加,得到一个结果的序列,该序列表示每一列的缺失值数量。 代码如下: ``` import pandas as pd # 假设df是数据集 df.isna().sum() ``` ### 回答2: 使用pandas库可以方便地查看数据集中每列缺失值的总数。可以通过以下代码来实现: 首先,我们需要导入pandas库: ```python import pandas as pd ``` 然后,我们可以使用`pd.read_csv()`函数读取数据集文件并将数据加载到DataFrame对象中: ```python data = pd.read_csv("dataset.csv") ``` 接下来,我们可以使用`isnull()`函数检查每个元素是否为空值,并使用`sum()`函数对每列的缺失值数量进行求和,如下所示: ```python missing_values = data.isnull().sum() ``` 最后,我们可以打印出每列的缺失值总数: ```python print(missing_values) ``` 完整的代码如下所示: ```python import pandas as pd data = pd.read_csv("dataset.csv") missing_values = data.isnull().sum() print(missing_values) ``` 以上代码将会输出每列缺失值的总数。 ### 回答3: 在pandas中,可以使用isnull()函数和sum()函数来查看数据集每列缺失值的总数。 首先,我们需要导入pandas库并读取我们的数据集。假设我们的数据集命名为df。 然后,我们可以使用isnull()函数来将数据集中的每个元素与缺失值NaN进行比较,返回一个布尔值。如果某个元素是缺失值,那么对应的位置就为True,否则为False。 接下来,我们可以使用sum()函数对每列的结果进行求和。由于布尔值True对应的数值是1,False对应的数值是0,所以求和的结果就是每列缺失值的总数。 最后,我们可以将结果打印出来或对结果进行进一步处理。 以下是具体的代码实现: ```python import pandas as pd # 读取数据集 df = pd.read_csv('data.csv') # 查看数据集每列缺失值的总数 missing_values = df.isnull().sum() # 打印结果 print(missing_values) ``` 这样,我们就可以得到一个包含每列缺失值总数的Series对象,其中每个元素的索引是列名,对应的值是该列缺失值的总数。

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