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。