pandas缺失值降序排列
时间: 2023-06-30 14:27:21 浏览: 59
可以使用pandas中的`sort_values()`函数对缺失值进行降序排列。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 6, 7, 8, None],
'C': [9, None, 11, 12, 13]})
# 对缺失值进行降序排列
df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
```
输出结果为:
```
B 2
A 1
C 1
dtype: int64
```
其中,`isnull()`函数可以将缺失值标记为True,非缺失值标记为False,再使用`sum()`函数对每一列中的缺失值个数进行统计,最后使用`sort_values()`函数对缺失值个数进行降序排列。
相关问题
2、查看每一列的缺失值数量,并将每一列缺失值数量的结果存成DataFrame数据结构,按缺失值数量进行倒排,并增加一列列名为rk的列,表示排列序号。
您可以使用以下代码来查看每一列的缺失值数量,并将结果存储为一个DataFrame,并按缺失值数量进行倒排,增加一列列名为rk的列,表示排列序号:
```python
import pandas as pd
# 读取数据文件
df = pd.read_csv("your_data_file.csv")
# 查看每一列的缺失值数量
missing_values = df.isnull().sum()
# 将结果存储为DataFrame
missing_df = pd.DataFrame(missing_values, columns=["Missing_Values"])
# 按缺失值数量进行倒排
missing_df = missing_df.sort_values("Missing_Values", ascending=False)
# 增加一列列名为rk的列,表示排列序号
missing_df["rk"] = range(1, len(missing_df)+1)
# 打印结果
print(missing_df)
```
其中,`df.isnull()`会返回一个DataFrame,其中缺失值为True,否则为False;`sum()`函数会对每一列进行求和,返回每一列的缺失值总数。接着,我们将缺失值数量存储为一个新的DataFrame,并指定列名为"Missing_Values"。然后,按缺失值数量进行倒排,使用`sort_values()`函数,其中`ascending=False`表示按照降序排列。最后,增加一列列名为rk的列,表示排列序号,使用`range()`函数生成序号,然后将其存储到新的DataFrame中。最后,打印结果即可。
pandas 的rank
pandas的rank()函数是用于计算数据的排名。可以根据指定的排序方式对数据进行排序,并为每个数据分配一个排名值。rank()函数的常用参数包括method、ascending和na_option。
1. method参数:用于指定计算排名的方法。常见的取值有:
- average:默认值,相同值的数据取平均排名。
- min:相同值的数据取最小排名。
- max:相同值的数据取最大排名。
- first:按照数据在原始数据中出现的顺序进行排名。
2. ascending参数:用于指定排序的方式。默认值为True,表示升序排列;设置为False表示降序排列。
3. na_option参数:用于指定对缺失值的处理方式。常见的取值有:
- keep:保留缺失值,不进行排名。
- top:将缺失值排在最前面。
- bottom:将缺失值排在最后面。
下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [3, 1, 2, 4, 5],
'B': [5, 3, 2, 1, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每列数据的排名
df_rank = df.rank(method='average', ascending=True, na_option='keep')
print(df_rank)
```
输出结果为:
```
A B
0 3.0 5.0
1 1.0 3.0
2 2.0 2.0
3 4.0 1.0
4 5.0 4.0
```