我想知道一个Dataframe中有多少空值，并记录下来

你可以使用 Pandas 库来统计一个 DataFrame 中的空值数量，并且记录下来。

具体步骤如下：

1. 使用 Pandas 的 `isna()` 方法找出 DataFrame 中的空值，会返回一个布尔型的 DataFrame，其中空值为 True，非空值为 False。

2. 使用布尔型 DataFrame 的 `sum()` 方法统计每一列中空值的数量，得到一个 Series。

3. 将这个 Series 转换为 DataFrame，并添加一列记录列名和空值数量，最后返回这个 DataFrame。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})

# 统计空值数量并记录
null_counts = pd.DataFrame({'column': df.columns, 'null_count': df.isna().sum()})
print(null_counts)

输出结果为：

  column  null_count
0      A           1
1      B           1

可以看到，DataFrame 中的每一列都被记录下来了，并且对应的空值数量也被统计了。

相关问题

我想知道一个Dataframe中有多少空值，并记录下来，并使用Dataframe中的sn列作为索引列

你可以使用 `isnull()` 方法来查找 DataFrame 中的空值，然后使用 `sum()` 方法来计算每列的空值数量。最后，使用 `fillna()` 方法将空值数量记录到一个新的列中，并使用 `set_index()` 方法将 sn 列设置为索引列。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'sn': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David', 'Emily'],
                   'age': [25, 32, None, 19, 47],
                   'gender': ['F', 'M', 'F', 'M', 'F']})

# 计算每列的空值数量
null_counts = df.isnull().sum()

# 将空值数量记录到一个新列中
df['null_counts'] = null_counts

# 将 sn 列设置为索引列
df.set_index('sn', inplace=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

      name   age gender  null_counts
sn                                  
1    Alice  25.0      F            0
2      Bob  32.0      M            0
3    Cathy   NaN      F            1
4    David  19.0      M            0
5    Emily  47.0      F            0

python记录空值到一个漏斗中

可以使用 Pandas 库来记录空值，具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 库：

import pandas as pd

2. 创建一个 DataFrame，用于存储数据：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, None, 4], 'col2': [5, None, 7, None]})

3. 使用 isnull() 方法找出 DataFrame 中的空值：

null_values = df.isnull()

4. 将空值记录到一个新的 DataFrame 中：

null_funnels = pd.DataFrame({
    'col1_null': null_values['col1'],
    'col2_null': null_values['col2']
})

这样，你就可以得到一个名为 null_funnels 的 DataFrame，其中会记录每个列中的空值情况。如果某一行的值为空，则对应列的值为 True，否则为 False。