python统计空值的个数，然后输出空值个数不为0的

可以使用pandas库来统计空值个数，并筛选出空值个数不为0的数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 统计空值个数
null_counts = df.isnull().sum()

# 筛选出空值个数不为0的数据
null_counts = null_counts[null_counts != 0]

# 输出结果
print(null_counts)

其中，`df.isnull().sum()`可以统计每一列中空值的个数，返回一个Series对象，然后使用`null_counts != 0`来筛选出空值个数不为0的数据。最后输出结果即可。

相关问题

python统计空值的个数，只输出空值个数不为0的，如果全部为0，则输出无空值

假设你的数据存储在一个名为 `data` 的 Pandas DataFrame 中，可以使用如下代码统计空值个数：

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计空值个数
null_counts = data.isnull().sum()

# 输出空值个数不为0的
null_counts = null_counts[null_counts != 0]
if len(null_counts) > 0:
    print(null_counts)
else:
    print('无空值')

首先使用 `isnull()` 函数判断每个元素是否为空值，然后使用 `sum()` 函数统计每列中空值的个数。接着，使用布尔索引选择空值个数不为0的，并通过判断长度来输出对应的信息。

python pandas 统计各列空值

可以使用Pandas中的isnull()和sum()方法来统计各列空值的个数。具体实现方法如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, np.nan]
})

# 统计各列空值的个数
null_count = df.isnull().sum()

# 输出结果
print(null_count)

运行结果为：

A    1
B    1
C    1
dtype: int64

可以看到，输出结果中每一列的空值个数都被统计出来了。