Pandas中使用isnull).sum(可以统计缺失值。
时间: 2023-06-20 20:09:03 浏览: 191
是的,您说得对。Pandas中的isnull()函数用于检查DataFrame中的缺失值,并返回一个布尔类型的DataFrame,其中缺失值被标记为True,而非缺失值则为False。然后,您可以使用sum()函数来计算每个列中缺失值的数量。例如,以下代码将统计DataFrame df中每列的缺失值数量:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': ['a', None, 'c', 'd'], 'C': [True, False, None, True]})
print(df.isnull().sum())
```
输出结果为:
```
A 1
B 1
C 1
dtype: int64
```
这表示列A、B和C中分别有1个缺失值。
相关问题
pandas统计缺失值
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。
代码6df.isnull().sum()
这段代码使用 Pandas 的 `isnull()` 函数和 `sum()` 方法查找 DataFrame 中每一列的缺失值数量。具体来说,代码中:
- `df.isnull()`:使用 Pandas 库中的 `isnull()` 函数查找 DataFrame 中的缺失值,并返回一个布尔型的 DataFrame,其中缺失值对应的元素为 `True`,非缺失值对应的元素为 `False`;
- `.sum()`:对上一步返回的 DataFrame 沿列方向进行求和,得到每一列的缺失值数量。
这段代码的输出结果是一个 Series,其中每个元素对应 DataFrame 中每一列的缺失值数量。例如:
```
A 0
B 10
C 5
dtype: int64
```
表示该 DataFrame 中 A 列没有缺失值,B 列有 10 个缺失值,C 列有 5 个缺失值。