怎么把csv缺失值数量的结果转成Dataframe并按缺失值数量倒排

你可以使用pandas库中的read_csv()函数读取csv文件，然后使用isnull()函数判断缺失值，再使用sum()函数统计每列缺失值的数量。最后使用sort_values()函数按缺失值数量倒排，将结果转换成Dataframe。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 统计每列缺失值的数量
missing_values = df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

# 转换成Dataframe并按缺失值数量倒排
result = pd.DataFrame({'column_name': missing_values.index, 'missing_count': missing_values.values})
result = result.sort_values(by='missing_count', ascending=False)

print(result)

其中，'your_csv_file.csv'是你要读取的csv文件名。该代码会输出一个按缺失值数量倒排的Dataframe，其中包含两列：column_name表示列名，missing_count表示该列缺失值的数量。