python 查看空值占比

你可以使用 pandas 库来查看数据中空值（NaN）的占比，具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

2. 读取数据文件（假设为 csv 格式）：

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 使用 isna() 方法找到空值：

null_data = data.isna()

4. 对每一列求和，得到该列空值的数量：

null_count = null_data.sum()

5. 计算空值的占比：

null_ratio = null_count / len(data)

6. 打印结果：

print(null_ratio)

其中，null_ratio 是一个 Series 类型的数据，里面包含每一列的空值占比。

相关问题

.统计每列数据特征的空值占比，将空值占比情况保存为csv文件

在Python中，我们可以使用pandas库来统计每列数据的空值占比，并将其结果保存到CSV文件中。以下是一个简单的步骤示例：

首先，假设我们有一个名为`df`的DataFrame：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
if isinstance(df, pd.DataFrame):
    # 统计每列的空值占比
    na_counts = df.isnull().sum()
    na_percentages = na_counts / len(df) * 100  # 转换成百分比

    # 创建一个新的DataFrame存储空值占比
    na_df = pd.DataFrame({'Column': df.columns, 'Null Percentage': na_percentages})

这里，`isnull()`函数用于检查每一项是否为空，`sum()`则计算每列有多少空值。然后我们将空值数量除以总行数乘以100，得到每列的空值占比。

接下来，我们将这个新的DataFrame保存到CSV文件中：

na_df.to_csv('column_na_percentage.csv', index=False)  # 将DataFrame保存为名为'column_na_percentage.csv'的文件

上述代码将会创建一个名为`column_na_percentage.csv`的CSV文件，其中包含了每列的名称和对应的空值百分比。

统计每列数据特征的空值占比，将空值占比情况保存为csv文件。

统计每列数据特征的空值占比通常是在数据分析预处理阶段的一个重要步骤，它可以帮助我们了解数据的质量，比如哪些列包含大量的缺失值。这个过程可以分为以下几个步骤：

1. **加载数据**：首先，你需要读取数据集，例如使用Pandas库的`read_csv()`函数从CSV、Excel或其他数据源加载数据。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('your_data.csv')

2. **计算空值占比**：然后，使用Pandas的`isnull()`函数创建一个关于缺失值的布尔系列，再用`sum()`函数计算每列缺失值的数量，最后除以总行数得到比例。

column_counts = data.isnull().sum() / len(data)

3. **存储结果**：将结果转换成DataFrame格式，以便于保存到CSV文件。你可以使用`to_csv()`函数保存数据。

result = column_counts.to_frame(name='Missing Ratio')
result.to_csv('empty_values_ratio.csv', index=False)

在这个过程中，`index=False`表示你不希望保存索引到新文件中。