代码6df.isnull().sum()
时间: 2024-03-22 19:40:25 浏览: 21
这段代码使用 Pandas 的 `isnull()` 函数和 `sum()` 方法查找 DataFrame 中每一列的缺失值数量。具体来说,代码中:
- `df.isnull()`:使用 Pandas 库中的 `isnull()` 函数查找 DataFrame 中的缺失值,并返回一个布尔型的 DataFrame,其中缺失值对应的元素为 `True`,非缺失值对应的元素为 `False`;
- `.sum()`:对上一步返回的 DataFrame 沿列方向进行求和,得到每一列的缺失值数量。
这段代码的输出结果是一个 Series,其中每个元素对应 DataFrame 中每一列的缺失值数量。例如:
```
A 0
B 10
C 5
dtype: int64
```
表示该 DataFrame 中 A 列没有缺失值,B 列有 10 个缺失值,C 列有 5 个缺失值。
相关问题
df.isnull().sum().sum()
这行代码用于计算 DataFrame df 中所有列中缺失值的数量之和。 isnull() 方法返回一个布尔型的 DataFrame,其中缺失值被标记为 True。sum() 方法会将 True 视为 1,False 视为 0,因此可以用来计算每列中缺失值的数量。最后一个 sum() 方法会将所有列的缺失值数量相加,得到总的缺失值数量。
因此,代码 df.isnull().sum().sum() 的结果就是 DataFrame df 中所有列中缺失值的数量之和。
df.isnull().sum()
这段代码的作用是统计DataFrame中每一列的缺失值数量。
具体而言,isnull()函数会返回一个与原DataFrame相同大小的DataFrame对象,其中元素为True表示该位置的值为空值(NaN),为False表示该位置的值不为空值。接着,对这个DataFrame对象使用sum()函数可以得到每一列的True数量,也就是每一列的缺失值数量。