# 查看缺失值数量与比例 ( pd.DataFrame({ "NaN_num": round(df.isnull().sum(),2), "NaN_percent":(df.isnull().sum()/df.shape[0]).apply(lambda x:str(round(x*100,2))+'%') , }) .sort_values('NaN_num', ascending=False) )翻译这段代码

这段代码是用来查看一个 pandas 数据框中每一列缺失值的数量和占比的。具体来说，它使用了 pandas 中的 isnull() 函数来检查每个元素是否为空值（NaN），然后使用 sum() 函数统计每列中 NaN 值的数量。接着，计算每列的缺失值占整个数据框的比例，并使用 apply() 函数将比例转换为字符串格式，并加上百分号。最后，将结果按照缺失值数量从大到小排序，得到一个新的数据框。整个过程中，使用了 round() 函数来保留小数点后两位。

相关问题

df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel一个sheet

如果你想将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的同一个 sheet 中，可以先将两个 DataFrame 合并成一个 DataFrame，再将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件中。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)

# 合并 df1 和 df2 为一个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2])

# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2，然后使用 pd.concat() 方法将两个 DataFrame 合并为一个 DataFrame，并将合并后的 DataFrame 赋值给 df。接着，我们使用 to_excel() 方法将 df 对象写入到 Excel 文件中，其中 index=False 表示不将 DataFrame 的索引写入到 Excel 文件中。需要注意的是，这里的括号中需要填写 Excel 文件的路径和名称。

pd.DataFrame.from_dict用法

### 回答1：
pd.DataFrame.from_dict用于将字典转换为数据框，其中字典的键将成为数据框的列名，字典的值将成为数据框的值。可以使用参数orient来指定数据框的方向，有两个可选值，即"columns"(默认值)和"index"，分别表示将字典的键用作列名或行名。此外，还可以使用参数dtype来指定数据类型。使用方法示例如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None)
print(df)

输出结果为：

       name  age       city
0     Alice   25    Beijing
1       Bob   30   Shanghai
2  Charlie   35  Guangzhou

### 回答2：
pd.DataFrame.from_dict是Pandas库中的一个函数，用于将字典数据转换为数据框（DataFrame）。

使用这个函数可以方便地将字典中的数据转换为数据框的形式，方便对数据进行分析和处理。它的常用参数有两个：

1. data：要转换的字典数据。字典的key将成为数据框的列名，value将成为对应列的数据。
2. orient：数据的排列方式，默认为'columns'，表示以列的方式排列数据。也可以选择'index'，表示以行的方式排列数据。

例如，假设有以下字典数据：

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}

我们可以使用以下代码将字典数据转换为数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

转换后的数据框df如下所示：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

可以看到，字典中的key变成了数据框的列名，而value变成了对应列的数据。

需要注意的是，当字典中的数据长度不一致时，转换后的数据框会自动填充缺失值（NaN）。

通过pd.DataFrame.from_dict函数，我们可以方便地将字典数据转换成数据框，为后续的数据分析和处理提供了更加灵活和方便的操作。

### 回答3：
`pd.DataFrame.from_dict`是Pandas库中的一个函数，用于将Python字典对象转换为数据帧（DataFrame）对象。

该函数的语法如下：

pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None)

参数说明：
- `data`：要转换的字典对象。
- `orient`：数据的排列方式，默认为'columns'，表示将字典的键作为列名，字典的值作为列值；当设置为'index'时，表示将字典的键作为行索引，字典的值作为行值。
- `dtype`：指定数据类型，可以是一个数据类型的字典，也可以是一个数据类型。

`pd.DataFrame.from_dict`函数可以接受多种形式的字典对象作为输入，包括嵌套字典、列表字典和普通字典。

以下是几个使用`pd.DataFrame.from_dict`函数的示例：

1. 通过字典创建数据帧：

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)

输出：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

2. 通过字典列表创建数据帧：

data = [{'A': 1, 'B': 4}, {'A': 2, 'B': 5}, {'A': 3, 'B': 6}]
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

3. 通过字典列表创建索引为行的数据帧：

data = [{'A': 1, 'B': 4}, {'A': 2, 'B': 5}, {'A': 3, 'B': 6}]
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

通过`pd.DataFrame.from_dict`函数，我们可以方便地将字典对象转换为数据帧对象，从而进行各种数据分析和处理操作。