pandas显示列中的空值

在pandas中，可以使用isnull()函数来检测数据中的空值。isnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，其中True表示对应位置的值为空值，False表示对应位置的值不为空值。接下来，可以使用sum()函数对每一列进行求和，得到每一列中空值的数量。最后，可以使用fillna()函数将空值替换为指定的值，或者使用dropna()函数删除包含空值的行或列。

以下是一些常用的方法来处理pandas中的空值：
1. 检测空值：使用isnull()函数来检测数据中的空值，返回一个布尔值的DataFrame。
2. 统计空值数量：使用sum()函数对每一列进行求和，得到每一列中空值的数量。
3. 填充空值：使用fillna()函数将空值替换为指定的值，可以传入一个具体的数值或者使用前一个或后一个非空值进行填充。
4. 删除包含空值的行或列：使用dropna()函数删除包含空值的行或列。

相关问题

pandas 指定列去空值

你可以使用pandas的dropna函数来删除指定列中的空值。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建DataFrame数据
a = np.ones((11,10))
for i in range(len(a)):
    a[i,:i] = np.nan
d = pd.DataFrame(data=a)
print(d)

# 删除指定列中的空值
subset_cols = [0, 5, 6, 7]  # 指定要删除空值的列
d_cleaned = d.dropna(subset=subset_cols)
print(d_cleaned)

这段代码首先创建了一个包含空值的DataFrame数据，然后使用dropna函数删除了指定列中的空值。在这个例子中，我们指定了要删除空值的列为0、5、6和7列。最后，打印出删除空值后的DataFrame数据。

python pandas 统计各列空值

可以使用Pandas中的isnull()和sum()方法来统计各列空值的个数。具体实现方法如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, np.nan]
})

# 统计各列空值的个数
null_count = df.isnull().sum()

# 输出结果
print(null_count)

运行结果为：

A    1
B    1
C    1
dtype: int64

可以看到，输出结果中每一列的空值个数都被统计出来了。