df.isnull().sum()
时间: 2024-05-19 19:12:03 浏览: 8
这段代码的作用是统计DataFrame中每一列的缺失值数量。
具体而言,isnull()函数会返回一个与原DataFrame相同大小的DataFrame对象,其中元素为True表示该位置的值为空值(NaN),为False表示该位置的值不为空值。接着,对这个DataFrame对象使用sum()函数可以得到每一列的True数量,也就是每一列的缺失值数量。
相关问题
df.isnull().sum().sum()
这行代码用于计算 DataFrame df 中所有列中缺失值的数量之和。 isnull() 方法返回一个布尔型的 DataFrame,其中缺失值被标记为 True。sum() 方法会将 True 视为 1,False 视为 0,因此可以用来计算每列中缺失值的数量。最后一个 sum() 方法会将所有列的缺失值数量相加,得到总的缺失值数量。
因此,代码 df.isnull().sum().sum() 的结果就是 DataFrame df 中所有列中缺失值的数量之和。
df.isnull().sum()是什么意思
df.isnull().sum() 是一个 Pandas DataFrame 对象的函数,用于计算该数据框(df)中每个列中缺失值(na)的数量。具体来说,它会返回一个 Series 对象,其中包含每个列中缺失值(na)的计数结果。
例如,当我们运行以下代码时:
```python
df.isnull().sum()
```
它会返回一个包含每列缺失值(na)计数的 Series 对象,例如:
```
column1 10
column2 5
column3 0
...
```
这意味着在数据框(df)中,'column1'列中有10个缺失值(na),'column2'列中有5个缺失值(na),而'column3'列中没有缺失值(na)。通过这个函数的结果,我们可以更好地了解数据缺失情况,为缺失值的处理提供指导。