python查看文件该属性数据是否存在缺失值、异常值。

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 对象来查看文件中的缺失值和异常值。具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库并读取文件为 DataFrame 对象。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')

2. 查看 DataFrame 中是否存在缺失值，可以使用 `isnull()` 方法。

df.isnull().sum()

该方法可以返回每个列中缺失值的数量。

3. 查看 DataFrame 中是否存在异常值，可以先查看每个数值列的统计信息，使用 `describe()` 方法。

df.describe()

该方法可以返回每个数值列的统计信息，包括均值、标准差、最大值、最小值等。

4. 如果需要进一步查看异常值，可以使用箱线图来可视化数据分布，使用 matplotlib 库中的 `boxplot()` 方法。

import matplotlib.pyplot as plt
df.boxplot()
plt.show()

该方法可以绘制出每个数值列的箱线图，可以直观地发现是否存在异常值。

相关问题

如何用python查看excel里面的数据是否存在缺失值跟异常值

你可以使用pandas库来读取Excel文件，并检查是否存在缺失值和异常值。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 检查是否存在缺失值
if df.isnull().values.any():
    print('存在缺失值')

# 检查是否存在异常值
if df[(df < 0) | (df > 100)].any().any():
    print('存在异常值')

在这个示例代码中，我们使用了 `pandas` 库中的 `read_excel` 函数来读取Excel文件。然后，我们使用 `isnull()` 函数检查是否存在缺失值，并使用 `any()` 函数检查是否存在任何缺失值。如果存在任何缺失值，则输出消息“存在缺失值”。

接下来，我们使用类似的方式检查是否存在异常值。在这个示例代码中，我们假设数据的范围应该在0到100之间。如果数据小于0或大于100，则被认为是异常值。我们使用 `(df < 0) | (df > 100)` 来检查数据是否小于0或大于100，然后使用 `any()` 函数检查是否存在任何异常值。如果存在任何异常值，则输出消息“存在异常值”。

编写python检查是否存在缺失值与异常值代码

### 回答1：

在Python中，您可以使用pandas和numpy库来检查缺失值和异常值。以下是一些常用的方法：

检查缺失值：

使用pandas库的`isnull()`函数来检查缺失值。该函数返回一个布尔值的DataFrame，指示每个元素是否为缺失值。

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

# 使用isnull()函数检查缺失值
print(df.isnull())

输出：

       A      B
0  False  False
1  False   True
2   True  False

在上面的示例中，缺失值用True表示。

检查异常值：

使用numpy库的`percentile()`函数来查找数据中的异常值。该函数返回给定百分位数处的值。

import numpy as np

# 创建一个示例数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100])

# 找到第99个百分位数的值
p99 = np.percentile(arr, 99)

# 打印第99个百分位数的值
print(p99)

输出：

99.0

在上面的示例中，找到了第99个百分位数的值，并打印了它。如果数据中存在比第99个百分位数更高的值，则可以将其视为异常值。您可以根据具体情况选择不同的百分位数来查找异常值。

### 回答2：
编写Python代码来检查是否存在缺失值和异常值非常简单。下面是一个示例代码，通过pandas库来实现：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值和异常值的DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 检查缺失值
missing_values = data.isnull().sum()
print("缺失值数量：\n", missing_values)

# 检查异常值
outliers = data[~data[‘A’].between(data[‘A’].quantile(0.25), data[‘A’].quantile(0.75))]
print("异常值：\n", outliers)

在这个示例代码中，我们使用pandas库创建一个包含缺失值和异常值的DataFrame。然后，使用`isnull()`方法来判断每个元素是否为缺失值，并使用`sum()`方法来统计缺失值的数量。接下来，我们使用`between()`方法以及`quantile()`方法来找到异常值，`between()`方法用于判断某个值是否在给定范围内，而`quantile()`方法用于计算某个列的分位数。最后，我们将缺失值的数量和异常值打印出来。

当然，这只是一个基本的示例代码，实际应用中可以根据具体情况来调整代码。同时，还可以使用其他方法来检查缺失值和异常值，如使用`fillna()`方法来填充缺失值，使用z-score或者箱线图等方法来找到异常值。

### 回答3：
检查是否存在缺失值与异常值是数据分析中非常重要的一步。下面是一个编写Python代码的示例，用于检查数据中的缺失值与异常值。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 检查缺失值
missing_values = data.isnull().sum()
print("缺失值：")
print(missing_values)
print()

# 检查异常值
# 例如，假设我们的数据中有一个数值列"age"，我们希望检查是否存在大于100的异常值
column = "age"
threshold = 100  
outliers = data[data[column] > threshold]
print(f"{column}列的异常值：")
print(outliers)

上述代码使用了`pandas`库读取数据，并使用`isnull()`方法来检查缺失值。缺失值通过`sum()`方法汇总，以获取每个列中缺失值的数量。对于异常值的检查，可以根据数据的特点和需求设置阈值，例如选择大于100的值作为异常值。通过筛选出大于阈值的数据，我们可以得到包含异常值的子集。

需要注意的是，实际数据中的缺失值和异常值的处理方法可能因数据类型、领域知识和具体需求而有所不同。以上代码仅为示例，具体应根据实际情况进行调整。