用pandas进行查看缺失值

可以使用 Pandas 的 isnull() 方法查看数据中的缺失值。示例如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看缺失值
print(df.isnull())

输出结果中，缺失值为 True，非缺失值为 False。可以通过 isnull().sum() 方法计算每列缺失值的数量：

# 计算每列缺失值数量
print(df.isnull().sum())

也可以使用 dropna() 方法删除缺失值所在的行或列：

# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

相关问题

pandas库查看缺失值的方法是不是isna?

是的，pandas库中查看缺失值的方法是isna()。\[1\] 该方法可以用于DataFrame对象，用于检测每个元素是否为缺失值。它返回一个布尔值的DataFrame，其中缺失值为True，非缺失值为False。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas函数 | 缺失值相关 isna/dropna/fillna](https://blog.csdn.net/Iris_glitch/article/details/108106102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [整理【Pandas的缺失值处理】](https://blog.csdn.net/weixin_48592695/article/details/126153353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

pandas库查看缺失值的方法是不是isnone?

Pandas库中查看缺失值的方法不是isnone，而是isnull()和notnull()。isnull()方法返回一个布尔类型的掩码数据，用于发现缺失值，而notnull()方法返回与isnull()相反的结果，也是一个布尔类型的掩码数据。这两个方法可以直接作为Series或DataFrame的索引使用。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas处理缺失值](https://blog.csdn.net/weixin_46180339/article/details/130016494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]