python判断一个Dataframe中的值如果全部是百分之百，则输出无空值，否则输出百分数，并按照从小到大的顺序输

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 方法来实现。

假设你的 DataFrame 叫做 df，那么你可以按照以下步骤来实现：

1. 计算每一列的空值数量，并将其存储在一个 Series 对象中。

null_count = df.isnull().sum()

2. 计算每一列的总行数，并将其存储在一个 Series 对象中。

total_count = df.shape[0]

3. 计算每一列的非空值数量，并将其存储在一个 Series 对象中。

not_null_count = total_count - null_count

4. 计算每一列的百分比，并将其存储在一个 Series 对象中。

percent = not_null_count / total_count

5. 判断每一列的百分比是否全部为 1，如果是，则输出“无空值”，否则输出相应的百分比，并按照从小到大的顺序输出。

if (percent == 1).all():
    print("无空值")
else:
    percent_sorted = percent.sort_values()
    for column, p in percent_sorted.items():
        if p < 1:
            print(f"{column}: {p:.2%}")

相关问题

python判断一个Dataframe中的值如果全部是百分之百，则输出无空值，否则输出百分数，并按照从小到大的顺序输出

可以通过对 DataFrame 每一列进行判断，来确定该 DataFrame 是否全部为百分之百。如果是，则输出“该 DataFrame 中无空值”；否则，将非百分数的值转换为百分数，并按照从小到大的顺序输出。可以按照以下步骤进行操作：

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [0.5, 0.8, 1.0, 0.9],
                   'C': [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]})

# 判断 DataFrame 中的值是否全部为百分之百
if (df == 1.0).all().all():
    print("该 DataFrame 中无空值。")
else:
    # 将非百分数的值转换为百分数
    df[df != 1.0] = df[df != 1.0].applymap(lambda x: '{:.2%}'.format(x))

    # 按照从小到大的顺序输出
    df = df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce'))
    df = df.sort_values(by=df.columns[0])

    print(df)

在这个示例中，我们首先使用 `(df == 1.0).all().all()` 判断 DataFrame 中的值是否全部为 1.0。如果是，则输出“该 DataFrame 中无空值”；否则，将非百分数的值转换为百分数，并输出 DataFrame。

其中，`applymap()` 方法可以将函数应用于 DataFrame 中的每一个元素，这里使用 `lambda x: '{:.2%}'.format(x)` 将非百分数的值转换为百分数。`'{:.2%}'.format(x)` 表示将 `x` 格式化为百分数，其中 `:.2%` 表示保留两位小数。

接着，我们使用 `pd.to_numeric()` 方法将 DataFrame 中的数据类型转换为数值类型，并使用 `sort_values()` 方法按照从小到大的顺序排序。最后，输出排序后的 DataFrame。

python判断一个Dataframe中的值如果全部是百分之百，则输出无空值，否则输出百分数

您可以使用 Pandas 库中的 DataFrame.all() 方法来判断 DataFrame 中的值是否全部为百分之百。具体来说，可以按照以下步骤进行操作：

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [0.5, 0.8, 1.0, 0.9],
                   'C': [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]})

# 判断 DataFrame 中的值是否全部为百分之百
if df.eq(1.0).all().all():
    print("该 DataFrame 中无空值。")
else:
    # 将非百分数的值转换为百分数
    df[df != 1.0] = df[df != 1.0].applymap(lambda x: '{:.2%}'.format(x))
    print(df)

在这个示例中，我们首先使用 `df.eq(1.0).all().all()` 判断 DataFrame 中的值是否全部为 1.0。如果是，则输出“该 DataFrame 中无空值”；否则，将非百分数的值转换为百分数，并输出 DataFrame。

其中，`applymap()` 方法可以将函数应用于 DataFrame 中的每一个元素，这里使用 `lambda x: '{:.2%}'.format(x)` 将非百分数的值转换为百分数。`'{:.2%}'.format(x)` 表示将 `x` 格式化为百分数，其中 `:.2%` 表示保留两位小数。