怎么将得到的缺失值数量存成dataframe数据结构

要将得到的缺失值数量存储在DataFrame数据结构中，可以按照以下步骤操作：

1. 导入Pandas库，读取CSV文件并将其存储在一个Pandas数据帧中，例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')

2. 使用isnull()和sum()方法来获取每列的缺失值数量，并将其存储在一个Pandas数据帧中，例如：

missing_values = pd.DataFrame(df.isnull().sum(), columns=['missing_count'])

这将创建一个名为missing_values的数据帧，其中包含每列的缺失值数量。

3. 如果需要查看每列的名称和缺失值数量，可以使用以下代码：

print(missing_values)

这将输出包含每列名称和缺失值数量的数据帧。

4. 如果需要将缺失值数量保存到CSV文件中，可以使用to_csv()方法，例如：

missing_values.to_csv('missing_values.csv')

这将把缺失值数量保存到名为missing_values.csv的文件中。

相关问题

怎么把csv缺失值数量存成Dataframe数据结构

可以使用Python语言中的Pandas库来把CSV缺失值数量存成Dataframe数据结构，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入Pandas库，读取CSV文件并将其存储在一个Pandas数据帧中，例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')

2. 要将缺失值数量存储为Dataframe数据结构，可以使用isnull()方法和sum()方法，例如：

df_missing = pd.DataFrame(df.isnull().sum(), columns=['missing_count'])

这里创建了一个名为df_missing的新数据帧，其中包含每列缺失值的数量和一列名为'missing_count'的列。

3. 运行上述代码后，就可以得到一个新的数据帧df_missing，其中包含了CSV文件中每列缺失值的数量。

另外，如果想要把每行缺失值的数量存储为Dataframe数据结构，可以使用如下代码：

df_missing = pd.DataFrame(df.isnull().sum(axis=1), columns=['missing_count'])

这里使用了sum()方法的axis参数来计算每行缺失值的数量，并创建了一个名为df_missing的新数据帧，其中包含了每行缺失值的数量和一列名为'missing_count'的列。

2、 查看每一列的缺失值数量，并将每一列缺失值数量的结果存成DataFrame数据结构，按缺失值数量进行倒排，并增加一列列名为rk的列，表示排列序号。

若您使用的是Python中的Pandas库，可以使用以下代码查看每一列的缺失值数量，并将每一列缺失值数量的结果存成DataFrame数据结构，按缺失值数量进行倒排，并增加一列列名为rk的列，表示排列序号：

import pandas as pd

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

# 计算每一列的缺失值数量
missing_values = data.isnull().sum()

# 将结果存成DataFrame数据结构
missing_df = pd.DataFrame({'column_name': missing_values.index, 'missing_count': missing_values.values})

# 按缺失值数量进行倒排
missing_df = missing_df.sort_values(by='missing_count', ascending=False)

# 增加一列列名为rk的列，表示排列序号
missing_df['rk'] = range(1, len(missing_df)+1)

# 打印结果
print(missing_df)

其中，`your_data.csv`是您的数据文件名。如果您使用的不是csv文件，可以使用Pandas库中相应的读取函数读取数据。