pandas统计缺失数据和重复数据

在pandas中，可以使用以下方法统计缺失数据和重复数据：

1. 统计缺失数据：使用isnull()方法返回一个布尔型DataFrame，其中缺失值为True，非缺失值为False。然后使用sum()方法将每列中的缺失值数量相加即可。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, None, 8]})

# 统计每列中的缺失值数量
print(df.isnull().sum())

输出结果：

A    1
B    2
dtype: int64

2. 统计重复数据：使用duplicated()方法返回一个布尔型Series，其中重复的行为True，非重复的行为False。然后使用sum()方法将所有重复行的数量相加即可。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 2], 'B': [5, 6, 7, 8, 6]})

# 统计重复行的数量
print(df.duplicated().sum())

输出结果：

1