查看每一列的缺失值数量 并将每一列缺失指数量的结果存成dataframe

您可以使用以下代码来查看每一列的缺失值数量，并将结果存储为一个DataFrame：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv("your_data_file.csv")

# 查看每一列的缺失值数量
missing_values = df.isnull().sum()

# 将结果存储为DataFrame
missing_df = pd.DataFrame(missing_values, columns=["Missing_Values"])

# 打印结果
print(missing_df)

其中，`df.isnull()`会返回一个DataFrame，其中缺失值为True，否则为False；`sum()`函数会对每一列进行求和，返回每一列的缺失值总数。接着，我们将缺失值数量存储为一个新的DataFrame，并指定列名为"Missing_Values"。最后，打印结果即可。

相关问题

2、 查看每一列的缺失值数量，并将每一列缺失值数量的结果存成DataFrame数据结构，按缺失值数量进行倒排，并增加一列列名为rk的列，表示排列序号。

若您使用的是Python中的Pandas库，可以使用以下代码查看每一列的缺失值数量，并将每一列缺失值数量的结果存成DataFrame数据结构，按缺失值数量进行倒排，并增加一列列名为rk的列，表示排列序号：

import pandas as pd

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

# 计算每一列的缺失值数量
missing_values = data.isnull().sum()

# 将结果存成DataFrame数据结构
missing_df = pd.DataFrame({'column_name': missing_values.index, 'missing_count': missing_values.values})

# 按缺失值数量进行倒排
missing_df = missing_df.sort_values(by='missing_count', ascending=False)

# 增加一列列名为rk的列，表示排列序号
missing_df['rk'] = range(1, len(missing_df)+1)

# 打印结果
print(missing_df)

其中，`your_data.csv`是您的数据文件名。如果您使用的不是csv文件，可以使用Pandas库中相应的读取函数读取数据。

2、查看每一列的缺失值数量，并将每一列缺失值数量的结果存成DataFrame数据结构，按缺失值数量进行倒排，并增加一列列名为rk的列，表示排列序号。

您可以使用以下代码来查看每一列的缺失值数量，并将结果存储为一个DataFrame，并按缺失值数量进行倒排，增加一列列名为rk的列，表示排列序号：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv("your_data_file.csv")

# 查看每一列的缺失值数量
missing_values = df.isnull().sum()

# 将结果存储为DataFrame
missing_df = pd.DataFrame(missing_values, columns=["Missing_Values"])

# 按缺失值数量进行倒排
missing_df = missing_df.sort_values("Missing_Values", ascending=False)

# 增加一列列名为rk的列，表示排列序号
missing_df["rk"] = range(1, len(missing_df)+1)

# 打印结果
print(missing_df)

其中，`df.isnull()`会返回一个DataFrame，其中缺失值为True，否则为False；`sum()`函数会对每一列进行求和，返回每一列的缺失值总数。接着，我们将缺失值数量存储为一个新的DataFrame，并指定列名为"Missing_Values"。然后，按缺失值数量进行倒排，使用`sort_values()`函数，其中`ascending=False`表示按照降序排列。最后，增加一列列名为rk的列，表示排列序号，使用`range()`函数生成序号，然后将其存储到新的DataFrame中。最后，打印结果即可。