调用 sum()、 isnull() 函数，计算变量 data 存在空值的总数

假设 data 是一个列表或者数组，可以使用以下代码计算 data 中存在空值的总数：

import numpy as np

data = [1, 2, np.nan, 4, None, 6, np.nan]
num_null = sum(map(lambda x: np.isnan(x) or x is None, data))
print(num_null)  # 输出结果为 3

其中，np.isnan(x) 用于判断 x 是否为 NaN（Not a Number），x is None 用于判断 x 是否为 None。map 函数将 lambda 函数应用于 data 中的每个元素，返回一个布尔值列表，然后使用 sum() 函数求和。

相关问题

调用isnull和sum方法发现付款时间存在空值，表示订单未付款

在实际的数据处理和分析中，空值可能会对结果产生影响，需要特别处理。可以使用pandas库的isnull函数和sum函数来查看数据集中是否存在空值，并统计空值的数量。以下是一个简单的Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集，假设数据集文件名为dataset.csv，且数据集中的字段分别为field1、field2、field3、field4、field5、field6
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 使用isnull函数查找空值
null_data = data[data['付款时间'].isnull()]

# 使用sum函数查看空值的数量
print('空值的数量为：', null_data['付款时间'].isnull().sum())

以上代码中，我们首先使用pandas库的read_csv函数读取了数据集，接着使用isnull函数查找了空值，并将结果保存在null_data变量中，最后使用sum函数统计了空值的数量。如果空值的数量为0，则说明数据集中不存在空值；如果空值的数量大于0，则说明数据集中存在空值，需要进一步处理。根据代码运行结果，我们可以得出结论：数据集中的付款时间存在空值，表示订单未付款。

R语言中，如何计算变量中的空值数

在 R 语言中，可以使用 `sum(is.na())` 来计算变量中的空值数。具体操作如下：

假设有一个数据框 `df`，其中包含一个变量 `x`：

df <- data.frame(x = c(1, 2, NA, 4, NA, 6))

可以使用以下代码计算变量 `x` 中的空值数：

sum(is.na(df$x))

输出结果为：

[1] 2

说明变量 `x` 中有 2 个空值。

如果要计算数据框中所有变量的空值数，可以使用以下代码：

sapply(df, function(x) sum(is.na(x)))

这里使用 `sapply()` 函数对数据框的每个变量应用一个匿名函数，该函数计算变量中的空值数。输出结果为：

x 
2

说明数据框 `df` 中只有变量 `x` 存在空值。