total = data_before.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
时间: 2024-05-19 15:13:49 浏览: 11
This line of code calculates the total number of missing values in each column of the DataFrame 'data_before' by first checking which values are null using the isnull() function, then summing them up using the sum() function. The resulting counts are then sorted in descending order using the sort_values() function and stored in the 'total' variable.
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Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False)
这段代码执行了两个操作:
1. `Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform, data.Genre)`:它使用 `pd.crosstab()` 函数创建了一个交叉表,用于统计不同平台(Platform)和不同类型(Genre)的游戏的数量。它会计算每个平台上每种类型的游戏的数量,并将结果存储在 `Plat_Genre` 变量中。
2. `Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending=False)`:它计算了每个平台上游戏的总数量,并按降序对结果进行排序。`sum(axis=1)` 表示沿着行的方向(即每个平台)对数量进行求和,然后 `sort_values(ascending=False)` 将结果按降序排序。最终,结果保存在 `Plat_Genre_sum` 变量中。
portfolio_industry = portfolio_industry.sort_values(ascending=False)如何将数据放入列表
如果你想将 `portfolio_industry` 中的数据放入一个列表中,你可以使用 `tolist()` 方法。示例如下:
```
import pandas as pd
# 假设 portfolio_industry 是一个 Pandas 数据框
portfolio_industry = pd.DataFrame({'industry': ['IT', 'Finance', 'Healthcare'],
'weight': [0.5, 0.3, 0.2]})
# 按照 weight 排序
portfolio_industry = portfolio_industry.sort_values(by='weight', ascending=False)
# 将 industry 列中的数据放入一个列表中
industry_list = portfolio_industry['industry'].tolist()
print(industry_list) # 输出 ['IT', 'Finance', 'Healthcare']
```
在这个示例中,我们用 Pandas 创建了一个数据框 `portfolio_industry`,其中包含两列:`industry` 和 `weight`。然后我们按照 `weight` 列进行排序,并将 `industry` 列中的数据放入一个名为 `industry_list` 的列表中,最后输出 `industry_list`。