python如何对两列csv数据计算器数据的缺失率

可以使用Python中的pandas库来处理CSV数据并计算缺失率。

首先，使用pandas库中的read_csv函数将CSV文件读入到一个DataFrame对象中：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')

然后，可以使用DataFrame对象的isnull函数来检查缺失值，并使用sum函数计算每列缺失值的数量：

missing_values = df.isnull().sum()

最后，将每列缺失值数量除以总行数即可得到每列数据的缺失率：

missing_rate = missing_values / len(df)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 计算缺失值数量
missing_values = df.isnull().sum()

# 计算缺失率
missing_rate = missing_values / len(df)

# 输出结果
print(missing_rate)

注意：上述代码中的'file.csv'需要替换为你自己的CSV文件名。