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。
时间: 2024-03-10 21:44:40 浏览: 39
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。
相关问题
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:
```python
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。
怎么将缺失值数量的Dataframe倒排结果存为一列新数据
您可以使用pandas库中的`isna()`和`sum()`函数来确定每列中缺失值的数量,并使用`sort_values()`函数进行倒排排序。最后,您可以使用`reset_index()`函数来将结果转换为一个新的DataFrame并将缺失值数量存储在一列中。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, None], 'B': [5, None, 7, None, 9], 'C': [10, 11, 12, 13, 14]})
# 确定每列中缺失值的数量
missing_values = df.isna().sum()
# 进行倒排排序
missing_values_sorted = missing_values.sort_values(ascending=False)
# 将结果转换为一个新的DataFrame并将缺失值数量存储在一列中
result_df = missing_values_sorted.reset_index()
result_df.columns = ['Column', 'Missing Values']
# 输出结果
print(result_df)
```
输出结果为:
```
Column Missing Values
0 B 2
1 A 1
2 C 0
```
在这个示例中,我们首先使用`isna()`函数确定每列中缺失值的数量。然后,我们使用`sort_values()`函数将结果进行倒排排序,并使用`reset_index()`函数将结果转换为一个新的DataFrame。最后,我们将新DataFrame的列名修改为“Column”和“Missing Values”,并输出结果。