pandas统计缺失值
时间: 2023-10-14 10:29:13 浏览: 84
你好,对于pandas统计缺失值,我们可以使用isnull()函数来判断每个元素是否为空,再用sum()函数统计缺失值的数量。例如,对于一个名为df的数据框,可以使用如下代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]})
# 统计每列缺失值的数量
print(df.isnull().sum())
```
输出结果将会是:
```
A 1
B 1
C 0
dtype: int64
```
其中,变量.isnull()判断每个元素是否为空,返回一个布尔型的数据框。而.sum()函数对布尔型数据框进行求和,得到每列的缺失值数量。
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pandas 统计缺失值
在Pandas中,可以使用isnull()和notnull()函数来检查DataFrame中的缺失值。其中,isnull()函数返回一个布尔值的DataFrame,对于缺失值为True,否则为False;而notnull()函数返回一个布尔值的DataFrame,对于缺失值为False,否则为True。
以下是一个示例代码,演示如何使用isnull()和notnull()函数来检查DataFrame中的缺失值:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
dict = {'First Score':[100, 90, np.nan, 95], 'Second Score': [30, 45, 56, np.nan], 'Third Score':[np.nan, 40, 80, 98]}
df = pd.DataFrame(dict)
# 使用isnull()函数检查缺失值
print(df.isnull())
# 使用notnull()函数检查缺失值
print(df.notnull())
```
运行以上代码,将输出一个布尔值的DataFrame,对于缺失值为True,否则为False。
pandas统计缺失值个数
A:可以使用pandas中的isnull()和sum()函数来统计缺失值个数,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 统计每一列的缺失值个数
missing_count = df.isnull().sum()
print(missing_count)
```
输出结果:
```
A 1
B 2
C 0
dtype: int64
```
此结果表示DataFrame中第一列“A”有1个缺失值,第二列“B”有2个缺失值,第三列“C”没有缺失值。
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