python统计每个户号中的空值有多少

假设你的数据是存储在一个名为 `data` 的 pandas DataFrame 中，其中包含一个名为 `户号` 的列。你可以使用以下代码来统计每个户号中的空值数量：

null_counts = data.groupby('户号').apply(lambda x: x.isnull().sum())

这将返回一个 Series，其中每个索引标签都是一个户号，并且每个值都是该户号中的空值数量。如果你想要计算所有户号中的空值总数，可以使用以下代码：

total_nulls = null_counts.sum()

这将返回一个整数，表示所有户号中的空值总数。

相关问题

python统计每个户号中的空值有多少，然后填充到空的Dataframe中

假设你的DataFrame叫做df，并且户号是一个叫做"household_id"的列，可以按照如下步骤统计每个户号中的空值：

null_counts = df.groupby('household_id').apply(lambda x: x.isnull().sum())

这将返回一个Series对象，它的索引是户号，值是这个户号中每一列的空值数。

然后，你可以使用fillna方法填充空值。假设你想要用每个户号中同一个列的平均值填充，你可以按照如下步骤操作：

means = df.groupby('household_id').mean()
df.fillna(means, inplace=True)

这将使用每个户号中同一个列的平均值来填充该户号中的空值。请注意，如果你希望使用其他的填充方法，你可以将fillna方法的第一个参数替换为你想要使用的方法。

python统计每个户号中的空值有多少，并统计总个数，输出户号和空值总个数

假设你有一个名为 `data` 的 Pandas DataFrame，其中包含两列：`户号` 和 `空值个数`，你可以使用以下代码来统计每个户号中的空值数量以及总空值数量：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = pd.DataFrame({'户号': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3], '空值': [0, 1, 2, 0, 3, 1, 0]})

# 统计每个户号的空值数量
empty_counts = data.groupby('户号')['空值'].sum()

# 统计总空值数量
total_empty_count = empty_counts.sum()

# 输出户号和空值总个数
print(empty_counts)
print('总空值数量:', total_empty_count)

这段代码会输出每个户号的空值数量以及总空值数量。例如，在上面的示例数据中，输出将会是：

户号
1    1
2    5
3    1
Name: 空值, dtype: int64
总空值数量: 7