print(data.isnull().sum().sum())
时间: 2024-03-14 19:30:08 浏览: 23
这行代码是用于计算数据集中缺失值的总数。isnull()函数会将数据集中的缺失值标记为True,非缺失值标记为False。sum()函数会计算每列中True的数量,返回一个包含每列缺失值数量的Series。再次调用sum()函数,可以计算Series中所有元素的总和,即所有缺失值的总数。所以,这行代码的输出结果就是数据集中所有列中缺失值的总数。
相关问题
null_all = data.isnull().sum() print(null_all)
这段代码用于检查数据集中是否存在缺失值。具体来说,它使用isnull()函数来判断数据集中的每个元素是否为缺失值,返回一个布尔型的数据集。然后,它对这个布尔型的数据集使用sum()函数进行求和,得到每个列中缺失值的数量。最后,它使用print()函数输出每列缺失值的数量。如果输出结果中某列的缺失值数量不为0,那么就需要对这些缺失值进行处理,例如删除或填充。
import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib 是Python中的绘图工具 import seaborn as sns from pylab import mpl import pandas as pd file = 'train.csv' data = pd.read_csv(file, encoding='utf-8') print(data.isnull().any()) # 判断哪些列包含缺失值 print(data.isnull().sum()) # 判断每列缺失值的数量 missdata=data.isnull().sum() print(round(missdata.describe())) # 统计缺失值这段代码的意思
这段代码用于读取名为 "train.csv" 的文件,使用 utf-8 编码方式进行解码,并将其存储在名为 "data" 的 pandas 数据框中。接下来,使用 isnull() 函数判断每一列是否包含缺失值,并返回一个布尔型的数据框。使用 any() 函数可以判断哪些列包含缺失值,返回一个包含 True 或 False 的布尔型序列。使用 sum() 函数可以统计每列缺失值的数量。最后,使用 describe() 函数统计缺失值的数量,并使用 round() 函数对结果进行四舍五入,输出缺失值的统计信息。