Info 查看缺失值的结果的分析

缺失值的结果分析可以通过info()函数来进行。该函数可以显示数据集中每个列的非空值数量和数据类型。在结果中，如果某个列具有较少的非空值，那么该列可能存在缺失值。

此外，还可以使用isnull()函数来查找数据集中的缺失值，并使用sum()函数计算每个列中的缺失值数量。这些信息可以帮助我们更好地了解数据集中的缺失值情况，以便进行后续的数据清洗和处理。

相关问题

用info方法查看文件的缺失值

要查看文件的缺失值，可以使用 pandas 库中的 DataFrame 类的 info() 方法。该方法会返回 DataFrame 对象的基本信息，包括每列的非空值数量和数据类型等。在输出结果中，可以看到每列的缺失值数量。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据信息
print(data.info())

其中，`data.csv` 是待分析的数据文件名。执行上述代码后，会输出类似以下的结果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 5 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype  
---  ------   --------------  -----  
 0   Name     1000 non-null   object 
 1   Age      950 non-null    float64
 2   Gender   1000 non-null   object 
 3   City     990 non-null    object 
 4   Income   800 non-null    float64
dtypes: float64(2), object(3)
memory usage: 39.2+ KB

在输出结果中，可以看到每列的非空值数量和数据类型。例如，第 1 列 `Name` 中有 1000 个非空值，第 2 列 `Age` 中只有 950 个非空值，表示该列存在缺失值。

jupyter notebook 如何查看数据缺失值

Jupyter Notebook 是一个交互式的计算环境，常用于数据分析和机器学习。在使用 Pandas 这一强大的数据处理库时，查看数据集中的缺失值（也称为空值或 NaN）是数据预处理的一个重要步骤。以下是如何在 Jupyter Notebook 中查看数据缺失值：

1. 首先，确保你已经导入了 Pandas 库，如果还没导入，可以输入 `import pandas as pd`。

2. 加载数据到 DataFrame。例如，如果你的数据在名为 `data.csv` 的文件中，可以使用 `df = pd.read_csv('data.csv')`。

3. 使用 `isnull()` 函数来检查每个元素是否为缺失值，这会返回一个布尔型的 DataFrame，其中 `True` 表示缺失，`False` 表示存在。你可以这样显示结果：

   missing_values = df.isnull()

4. 如果你想看一个更直观的统计，可以使用 `sum()` 函数计算每列中缺失值的数量：

   total_missing_values = missing_values.sum()

或者直接查看每个列的缺失值百分比：

   missing_values_percent = (missing_values.sum() / len(df)) * 100

5. 对于数据可视化，可以使用 `missing_values.sum().plot(kind='bar')` 来创建一个柱状图展示每列缺失值的数量。