python统计每一列中空值,然后计算空值在一列中的占比,并以百分数进行输出
时间: 2024-02-11 22:05:38 浏览: 33
您可以使用 Pandas 库中的 `isna` 和 `sum` 函数来计算每列中的空值数量,然后在计算空值占比时将其除以总行数。最后,您可以使用字符串格式化将结果输出为百分数。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 计算每列中的空值数量
null_counts = df.isna().sum()
# 计算每列中空值占比并输出为百分数
null_ratio = (1 - null_counts / len(df)) * 100
null_ratio_str = null_ratio.apply(lambda x: '{:.2f}%'.format(x))
# 打印结果
print(null_counts)
print(null_ratio_str)
```
在上面的代码中,我们首先使用 `isna` 函数计算每列中的空值数量,然后使用 `sum` 函数将这些数量相加。接下来,我们计算每列中空值占比,即 1 减去空值数量除以总行数。最后,我们使用 `apply` 函数和 `lambda` 表达式将结果格式化为带有两位小数和百分号的字符串,并将其存储在 `null_ratio_str` 变量中。最终,我们打印出空值数量和空值占比的结果。
相关问题
python判断一个Dataframe中的值如果全部是百分之百,则输出无空值,否则输出百分数
您可以使用 Pandas 库中的 DataFrame.all() 方法来判断 DataFrame 中的值是否全部为百分之百。具体来说,可以按照以下步骤进行操作:
```python
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [0.5, 0.8, 1.0, 0.9],
'C': [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]})
# 判断 DataFrame 中的值是否全部为百分之百
if df.eq(1.0).all().all():
print("该 DataFrame 中无空值。")
else:
# 将非百分数的值转换为百分数
df[df != 1.0] = df[df != 1.0].applymap(lambda x: '{:.2%}'.format(x))
print(df)
```
在这个示例中,我们首先使用 `df.eq(1.0).all().all()` 判断 DataFrame 中的值是否全部为 1.0。如果是,则输出“该 DataFrame 中无空值”;否则,将非百分数的值转换为百分数,并输出 DataFrame。
其中,`applymap()` 方法可以将函数应用于 DataFrame 中的每一个元素,这里使用 `lambda x: '{:.2%}'.format(x)` 将非百分数的值转换为百分数。`'{:.2%}'.format(x)` 表示将 `x` 格式化为百分数,其中 `:.2%` 表示保留两位小数。
python判断一个Dataframe中的值如果全部是百分之百,则输出无空值,否则输出百分数,并按照从小到大的顺序输
可以使用 pandas 库中的 DataFrame 方法来实现。
假设你的 DataFrame 叫做 df,那么你可以按照以下步骤来实现:
1. 计算每一列的空值数量,并将其存储在一个 Series 对象中。
```python
null_count = df.isnull().sum()
```
2. 计算每一列的总行数,并将其存储在一个 Series 对象中。
```python
total_count = df.shape[0]
```
3. 计算每一列的非空值数量,并将其存储在一个 Series 对象中。
```python
not_null_count = total_count - null_count
```
4. 计算每一列的百分比,并将其存储在一个 Series 对象中。
```python
percent = not_null_count / total_count
```
5. 判断每一列的百分比是否全部为 1,如果是,则输出“无空值”,否则输出相应的百分比,并按照从小到大的顺序输出。
```python
if (percent == 1).all():
print("无空值")
else:
percent_sorted = percent.sort_values()
for column, p in percent_sorted.items():
if p < 1:
print(f"{column}: {p:.2%}")
```