python 查看缺失值

在Python中，可以使用pandas库来查看缺失值。具体方法如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取数据

df = pd.read_csv('your_file.csv')

3. 查看缺失值

df.isnull().sum()

这将返回每个列中缺失值的数量。如果想查看整个数据集中缺失值的总数，可以使用以下代码：

df.isnull().sum().sum()

相关问题

python查看缺失值

在 Python 中，可以使用 Pandas 库来查看缺失值。Pandas 是一个强大的数据处理库，可以方便地进行数据分析和处理。

下面是一些 Pandas 中查看缺失值的方法：

1. 使用 isnull() 函数查看数据中所有的缺失值

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看缺失值
print(data.isnull())

2. 使用 isna() 函数查看数据中所有的缺失值

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看缺失值
print(data.isna())

3. 使用 isnull().sum() 函数查看每一列的缺失值数量

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看每一列的缺失值数量
print(data.isnull().sum())

4. 使用 dropna() 函数删除所有含有缺失值的行

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除所有含有缺失值的行
data.dropna(inplace=True)

以上是一些常用的 Pandas 查看缺失值的方法，希望能对你有所帮助。

Python查看缺失值代码

在Python中，可以使用pandas库来查看和处理缺失值。下面是一个示例代码，用于查看DataFrame中的缺失值：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, None, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看DataFrame中的缺失值
print(df.isnull())

运行以上代码，会输出一个与原始DataFrame形状相同的布尔型DataFrame，其中缺失值对应的位置为True，非缺失值对应的位置为False。

如果你想查看每列缺失值的数量，可以使用`df.isnull().sum()`方法：

print(df.isnull().sum())

这将输出每列缺失值的数量。