20.以下哪个函数可以查看 dataframe 是否有缺失值?()
时间: 2023-07-27 20:03:27 浏览: 50
可以使用 pandas 库中的 `isnull()` 函数来查看一个 DataFrame 是否有缺失值。
具体步骤如下:
1. 导入 pandas 库:
```
import pandas as pd
```
2. 读取 DataFrame 数据:
```
df = pd.DataFrame(data)
```
其中 `data` 为包含数据的二维数组或字典。
3. 使用 `isnull()` 函数检查 DataFrame 是否有缺失值:
```
missing_values = df.isnull()
```
该函数会返回一个与原 DataFrame 大小相同的布尔型 DataFrame,其中缺失值处为 True,非缺失值处为 False。
4. 可以进一步使用 `any()` 函数检查是否有缺失值:
```
has_missing_values = missing_values.any().any()
```
该函数会返回一个布尔值,若存在至少一个缺失值则为 True,否则为 False。
综上所述,可以使用 `isnull()` 函数来查看 DataFrame 是否有缺失值。
相关问题
pd.DataFrame() 缺失值处理
回答: 缺失值处理可以使用pd.DataFrame()函数中的fillna()和dropna()方法。fillna()方法可以用来填补缺失值,语法为df.fillna(value=None, method=None, axis=0, inplace=False, limit=None)。该方法可以指定要使用的填充值,填充方法以及填充的轴方向等参数。另外,dropna()方法可以用来删除带有缺失值的行或列,语法为df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)。通过设置参数可以控制删除的轴方向以及删除的条件等。
如何查看列中是否包含缺失值?
你可以使用 pandas 库中的 `isnull()` 函数来判断列中是否包含缺失值,该函数返回一个布尔类型的 DataFrame,其中缺失值对应的位置为 True,非缺失值对应的位置为 False。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('bike_data.csv')
# 判断 date_time 列是否存在缺失值
print(df['date_time'].isnull())
```
如果输出结果中存在 True,说明该列中存在缺失值。你也可以用 `sum()` 函数来统计该列中缺失值的数量:
```python
# 统计 date_time 列中缺失值的数量
print(df['date_time'].isnull().sum())
```
如果输出结果为 0,说明该列中没有缺失值。