pandas的dataframe如何统计其缺测有多少

在pandas DataFrame中，如果需要统计缺失值（NaN或None）的数量，可以使用`isnull()`方法配合`sum()`方法。`isnull()`会返回一个新的布尔型DataFrame，表示原DataFrame中的每个元素是否为缺失值。然后，对这个布尔型DataFrame应用`sum()`即可得到每列缺失值的总数。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [5, None, 7],
    'C': [9, 8, 6]
})

# 统计每列缺失值的数量
missing_values_count = df.isnull().sum()

print(missing_values_count)

这将输出类似的结果：

   A   B   C
0  0   1   0
1  0   2   0
2  1   1   0

其中，每一行对应df的一列，数字表示该列中有多少缺失值。

相关问题

pandas dataframe缺值显示为空

当一个pandas dataframe中所有的值都是缺失值时，可以使用`df.empty`来判断该dataframe是否为空。如果返回值为True，则表示该dataframe为空，否则为非空。

以下是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个全是缺失值的dataframe
df = pd.DataFrame(np.nan, index=[0,1,2], columns=['A','B','C'])
print(df)

# 判断该dataframe是否为空
if df.empty:
    print("该dataframe为空")
else:
    print("该dataframe非空")

输出结果为：

     A    B    C
0  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN
该dataframe为空

pandas dataframe操作

pandas 是一个 Python 库，用于处理和分析数据。它提供了一种类似于表格的数据结构 DataFrame，可以用来存储和操作表格型数据。

常用的 DataFrame 操作包括：

- 读取数据：可以使用 pandas.read_csv() 或 pandas.read_excel() 等函数读取 csv 或 excel 格式的数据。
- 查看数据：可以使用 DataFrame.head() 或 DataFrame.tail() 查看数据的前几行或后几行。
- 选择数据：可以使用 DataFrame[col] 或 DataFrame.loc[row_index, col_name] 或 DataFrame.iloc[row_index, col_index] 选择数据中的某一列或某一行。
- 修改数据：可以使用 DataFrame[col] = value 或 DataFrame.loc[row_index, col_name] = value 或 DataFrame.iloc[row_index, col_index] = value 修改数据中的某一列或某一行的值。
- 筛选数据：可以使用 DataFrame[condition] 筛选符合条件的数据。
- 数据统计：可以使用 DataFrame.describe() 查看数据的统计信息，或 DataFrame.groupby(col).agg(func) 按某一列分组后计算统计值。
- 数据排序：可以使用 DataFrame.sort_values(by=col) 或 DataFrame.sort_index() 对数据进行排序。

这些操作只是 DataFrame 的一部分功能，更多详细用法可以参考 pandas 官方文档。