空值统计 python

在Python中，可以使用numpy库中的`numpy.isnan()`函数来统计空值的数量。

例如，假设有一个包含空值的numpy数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])

可以使用`numpy.isnan()`函数来统计空值的数量：

num_null = np.isnan(arr).sum()
print(num_null)

输出结果为：

2

这表明该数组中有2个空值。

相关问题

python定义空值统计的函数

在Python中，如果你想要定义一个函数来统计空值（None、NaN等非有效值）在一个列表、数组或其他序列类型的变量中出现的次数，你可以使用内置的`len()`函数配合条件判断来实现。这里是一个简单的例子：

def count_null_values(lst):
    """
    计算列表中空值的数量

    参数:
    lst (list): 需要检查的序列

    返回:
    int: 空值的数量
    """
    null_count = 0
    for item in lst:
        if item is None or (isinstance(item, (float, complex)) and math.isnan(item)):  # 检查浮点数的NaN
            null_count += 1
    return null_count

# 使用示例
my_list = [None, 'hello', '', 42, float('nan')]
null_value_count = count_null_values(my_list)
print(f"空值在列表中出现了 {null_value_count} 次")

python pandas 统计各列空值

可以使用Pandas中的isnull()和sum()方法来统计各列空值的个数。具体实现方法如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, np.nan]
})

# 统计各列空值的个数
null_count = df.isnull().sum()

# 输出结果
print(null_count)

运行结果为：

A    1
B    1
C    1
dtype: int64

可以看到，输出结果中每一列的空值个数都被统计出来了。