python查看数据是否有缺失值，每个列各缺几个值

可以使用pandas库来查看数据是否有缺失值，每个列缺失多少个值。具体方法是通过pandas中的isnull函数检查缺失值，再通过sum函数计算每列缺失值的数量。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 检查缺失值并计算每列缺失值数量
missing_values = data.isnull().sum()
print(missing_values)

上述代码中，data.csv是要检查的数据文件名。运行代码后，会输出每列缺失值的数量。

相关问题

python如何查看是否有缺失值

在Python中，我们可以使用pandas库来进行数据清洗和预处理，包括检查是否存在缺失值。以下是几种常见的方法：

1. **isnull() 或 notnull() 函数**：
使用 `df.isnull()` 可以返回一个布尔值的DataFrame，其中True表示该位置有缺失值，False则没有。如果想要看是否有任何缺失值，可以对这个DataFrame求和，`df.isnull().sum()`。如果结果为0，则说明没有缺失值。

   import pandas as pd
   df_with_missing = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, 7]})
   missing_values = df_with_missing.isnull().sum()

2. **describe() 函数**：
对于数值型数据，也可以使用`df.describe()`来快速检查，它会给出每个列的基本统计信息，包括计数（count），如果count小于总行数，那意味着存在缺失值。

   print(df_with_missing.describe(include='all'))

3. **dropna() 或 fillna() 函数**：
`df.dropna()`可以删除包含缺失值的行，而`df.fillna(value)`可以填充缺失值，value是你想要填入的值。

   df_filled = df_with_missing.fillna(0)  # 将NaN替换为0

如何检查数据表中是否有缺失值，python

在Python中，如果你使用的是Pandas库来处理数据，检查数据表（DataFrame）中是否有缺失值非常简单。Pandas提供了一些内置函数来进行这项工作。以下是几个常用的方法：

1. **isnull()** 和 **notnull()**: 这两个函数可以分别返回一个布尔型的DataFrame，True表示该位置有缺失值，False表示非缺失。

   import pandas as pd
   
   df.isnull()  # 显示所有缺失值的位置
   df.notnull()  # 显示所有非缺失值的位置

2. **count()**: 对于每一列，它会计算非NaN（即非缺失）的元素个数，缺失值会被计入总计数中。如果某列完全没有非缺失值，则计数结果为0，表明有缺失值。

   df.count()  # 返回每列非缺失值的数量，列名旁边显示缺失值计数

3. **sum()**：对数值型列，可以直接使用sum()看是否有任何非零值，因为缺失值通常会被记作NaN，其求和结果为NaN，说明存在缺失值。

   df.sum(numeric_only=True).equals(0)  # 判断各数值列总和是否全为0，若为0则有缺失值

4. **describe()**: 对于数值型数据，描述统计函数`describe()`也会显示每个数值列的一些基本信息，包括计数、平均值、标准差等，缺失值默认被计算在内，如果某个数值列的count小于其他列，说明有缺失值。

   df.describe(include='all')  # 包含所有类型的描述统计信息

以上方法可以根据需求选择适合的方式来检查数据表中的缺失值情况。