data['trade'].isna().sum

这段代码是用于统计DataFrame中 `trade` 列中的空值数量的。假设你的DataFrame对象名为 `data`，你可以使用以下代码来实现统计空值数量：

empty_count = data['trade'].isna().sum()
print("空值数量：", empty_count)

`data['trade']` 表示选择DataFrame中的 `trade` 列，然后使用 `.isna()` 方法来判断每个元素是否为空值，返回一个布尔类型的Series。最后，使用 `.sum()` 方法对布尔类型的Series进行求和，得到空值数量。

注意：这段代码假设你已经导入了pandas库并且已经创建了正确的DataFrame对象。如果你的DataFrame不是命名为 `data`，请将代码中的 `data` 替换为你的DataFrame对象名。

相关问题

.isna().sum(axis=0)

这是一个 pandas 库中的 DataFrame 对象的方法，用于计算每列缺失值的数量。其中，isna() 方法用于返回一个与原 DataFrame 相同大小的 Boolean 类型的 DataFrame，其中 True 表示缺失值，False 表示非缺失值。sum(axis=0) 方法用于对每列进行求和，即返回一个 Series 对象，其中每个元素表示对应列的缺失值数量。

df.isna().sum() / len(df)

这段代码的作用是计算数据框 df 中每一列缺失值的比例，可以用来评估数据的完整性。具体来说，isna() 会将数据框中的缺失值标记为 True，否则为 False，sum() 会对每一列 True 的数量进行求和，因此得到的是每一列缺失值的数量。len(df) 返回数据框 df 的行数，因此 df.isna().sum() / len(df) 得到的是每一列缺失值的比例。