Python 怎么统计数据表中每一列的空值有多少个

你可以使用 Pandas 库中的 `isnull()` 方法来检测数据表中每一列的空值，并使用 `sum()` 方法计算每一列空值的数量。具体步骤如下：

1. 首先，导入 Pandas 库并读取数据表，例如：

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

2. 然后，使用 `isnull()` 方法检测每一列的空值，例如：

   null_counts = df.isnull().sum()

这将返回一个 Series，其中每一列的空值数量都被计算了出来。

3. 最后，你可以打印出每一列的空值数量，例如：

   print(null_counts)

这将打印出每一列的空值数量。

因此，以上三个步骤可以帮助你统计数据表中每一列的空值数量。

相关问题

Python 怎么统计数据表中每一列的重复值有多少个，最后的结果是展示列名，以及每个列名对应的空值有多少个

你可以使用 Pandas 库中的 `duplicated()` 方法来检测数据表中每一列的重复值，并使用 `sum()` 方法计算每一列重复值的数量。然后，将每一列的重复值数量与对应的列名一起存储到一个字典中，并打印出该字典。具体步骤如下：

1. 首先，导入 Pandas 库并读取数据表，例如：

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

2. 然后，使用 `duplicated()` 方法检测每一列的重复值，并计算每一列的重复值数量，例如：

   duplicate_counts = {}
   for col in df.columns:
       duplicate_counts[col] = df.duplicated(subset=[col]).sum()

这将遍历数据表的每一列，计算每一列的重复值数量，并将结果存储到字典 `duplicate_counts` 中，其中键是列名，值是重复值数量。

3. 最后，你可以打印出每一列的重复值数量，例如：

   print("Duplicate value counts:")
   for col, count in duplicate_counts.items():
       print(f"{col}: {count}")

这将打印出每一列的列名以及其对应的重复值数量。

因此，以上三个步骤可以帮助你统计数据表中每一列的重复值数量，并打印出每一列的列名以及其对应的重复值数量。

用python计算有63列数据的excel表的每一列空值率，并在新excel表中输出每列对应的空值率

要使用Python计算一个包含63列数据的Excel表格中每一列的空值率，并将结果输出到一个新的Excel表中，你可以使用`pandas`这个库，它非常适合于数据处理。以下是步骤和示例代码：

1. 首先，确保安装了`pandas`和`openpyxl`（用于读写Excel文件）库。如果尚未安装，可以使用pip进行安装：

   pip install pandas openpyxl

2. 使用`pandas`读取原始Excel文件。

3. 对每一列计算空值（NaN）的数量，并除以该列的总行数，得到空值率。

4. 将计算出的空值率写入到一个新的Excel文件中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('原始数据.xlsx')

# 计算每一列的空值率
null_rates = df.isnull().sum() / len(df) * 100

# 将空值率输出到新的Excel文件中
null_rates_df = pd.DataFrame(null_rates, columns=['空值率(%)'])
null_rates_df.to_excel('空值率统计.xlsx', index_label='列名')

这段代码首先计算每一列的空值数，然后计算空值率，并将这些率存储在一个新的DataFrame中。最后，这个DataFrame被写入到一个新的Excel文件`空值率统计.xlsx`中，其中列名作为索引列。