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

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：

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。

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用python计算63列数据的excel表的每一列空值率，并在新excel表中输出每列对应的空值率

在Python中，你可以使用`pandas`库来处理Excel表格数据，并计算每列的空值率。以下是一个简单的步骤说明：

1. 首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`库（如果你还没有安装的话）。`openpyxl`是一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库，`pandas`在其处理Excel文件时会用到它。

pip install pandas openpyxl

2. 使用`pandas`读取Excel文件。假设Excel文件名为`data.xlsx`，位于当前脚本的同一目录下。

3. 计算每列的空值率，可以通过计算每列的空值（`NaN`）数量占总行数的比例来实现。

4. 将每列的空值率输出到一个新的Excel表中。这个新表格可以命名为`null_rate.xlsx`。

下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 计算每列的空值率
null_rate = df.isnull().sum() / len(df) * 100

# 输出到新的Excel表中
null_rate.to_excel('null_rate.xlsx', sheet_name='NullRates')

这段代码首先读取名为`data.xlsx`的Excel文件到一个`pandas` DataFrame中。然后，使用`isnull()`函数结合`sum()`函数来计算每列中空值的数量，并将结果转换为百分比形式。最后，使用`to_excel()`函数将计算得到的空值率保存到一个新的Excel文件`null_rate.xlsx`中，其中包含一个名为`NullRates`的工作表。

用 python 统计excel每列数量，及百分比占比

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel文件，并统计每列的数量以及它们在总列数中的百分比占比。以下是一个简单的步骤：

首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`两个库，如果你还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install pandas openpyxl

然后，你可以使用以下代码来读取Excel文件并计算列数量及其百分比：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
def count_columns(file_path):
    # 使用pandas读取Excel文件
    data = pd.read_excel(file_path)
    
    # 获取总列数
    total_cols = len(data.columns)
    
    # 统计每列非空值的数量
    col_counts = data.count().reset_index()
    col_counts.columns = ['Column', 'Count']

    # 计算每个列在总列中的百分比占比
    col_counts['Percentage'] = (col_counts['Count'] / total_cols) * 100
    
    return col_counts

# 示例用法
file_path = "your_file.xlsx"  # 替换为你需要分析的Excel文件路径
result = count_columns(file_path)

print(result)