查看df数据中的缺失值

您可以使用 Pandas 库中的 isnull() 和 sum() 函数来查看 DataFrame 中的缺失值。例如，假设您有一个名为 df 的 DataFrame，您可以使用以下代码来查看每列中的缺失值数量：

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

这将打印出每列中缺失值的数量。如果您想查看整个 DataFrame 中的缺失值数量，可以使用以下代码：

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

这将打印出整个 DataFrame 中的缺失值数量。

相关问题

jupyter notebook 如何查看数据缺失值

Jupyter Notebook 是一个交互式的计算环境，常用于数据分析和机器学习。在使用 Pandas 这一强大的数据处理库时，查看数据集中的缺失值（也称为空值或 NaN）是数据预处理的一个重要步骤。以下是如何在 Jupyter Notebook 中查看数据缺失值：

1. 首先，确保你已经导入了 Pandas 库，如果还没导入，可以输入 `import pandas as pd`。

2. 加载数据到 DataFrame。例如，如果你的数据在名为 `data.csv` 的文件中，可以使用 `df = pd.read_csv('data.csv')`。

3. 使用 `isnull()` 函数来检查每个元素是否为缺失值，这会返回一个布尔型的 DataFrame，其中 `True` 表示缺失，`False` 表示存在。你可以这样显示结果：

   missing_values = df.isnull()

4. 如果你想看一个更直观的统计，可以使用 `sum()` 函数计算每列中缺失值的数量：

   total_missing_values = missing_values.sum()

或者直接查看每个列的缺失值百分比：

   missing_values_percent = (missing_values.sum() / len(df)) * 100

5. 对于数据可视化，可以使用 `missing_values.sum().plot(kind='bar')` 来创建一个柱状图展示每列缺失值的数量。

查看数据是否有缺失值代码

在Python中，我们可以使用pandas库中的isnull()函数来查看数据是否有缺失值。isnull()函数返回一个与原始数据相同大小的DataFrame，其中缺失值被标记为True，非缺失值被标记为False。然后，我们可以使用sum()函数对每一列的缺失值进行计数并进行汇总。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 检查缺失值
missing_values = df.isnull().sum().sum()
if missing_values > 0:
    print(f'There are {missing_values} missing values in the data.')
else:
    print('There are no missing values in the data.')

以上代码中，我们首先使用pandas的read_csv()函数读取了一个名为data.csv的数据文件。接着，我们使用isnull()函数检查数据中的缺失值，并将结果存储在一个名为missing_values的变量中。最后，我们使用sum()函数计算了所有缺失值的总数，并打印出检查结果。

需要注意的是，如果数据集非常大，isnull()函数可能会消耗大量的计算资源和时间，因此在实际应用中，我们应该尽量减少对原始数据的操作，以提高程序的效率。