pandas找出缺失值所在的行,pandas是如何表示缺失值的

　　本文主要介绍熊猫如何统计某一列或某一行中缺失值的个数，有很好的参考价值。希望对大家有帮助。如有错误或不足之处，请不吝赐教。

　　00-1010计算一列或一行中缺失值的个数。1.使用isnull()2。使用COUNT处理熊猫丢失的值。

统计某一列或某一行的缺失值数目

　　进口熊猫作为pd

　　#首先导入数据

　　df=pd.read_csv(123.csv ，编码=gbk )

　　#计算每行数据有多少个缺失值，即逐行统计缺失值。

　　rows_null=df.isnull()。总和(轴=1)

　　#以下是按列统计的缺失值。

　　col_null=df.isnull()。总和(轴=0)

　　#计算整个df的缺失值

　　all_null=df.isnull()。sum()。总和()

　　#计算列中缺少的值

　　X _ null=df [列名]。isnull()。总和(轴=0)

　　进口熊猫作为pd

　　#首先导入数据

　　df=pd.read_csv(123.csv ，编码=gbk )

　　#计算每行数据中有多少个非空值，即逐行统计非空值。

　　rows_not_null=df.count(轴=1)

　　#以下是按列统计的非空值。

　　cols_not_null=df.count(轴=0)

　　cols _ null=df . shape[1]-cols _ not _ null

　　# Count列的非空值

　　Col_not_null=df[列名]。计数(轴=0)

　　定义缺失值(数据帧):

　　missing _ ratio=(data frame . is null()。sum()/len(dataframe))*100

　　missing _ ratio=missing _ ratio . drop(missing _ ratio[missing _ ratio==0]。指数)。sort_values(升序=False)

　　missing_count=dataframe.isnull()。总和()

　　missing _ count=missing _ count . drop(missing _ count[missing _ count==0]。指数)。sort_values(升序=False)

　　info=pd。DataFrame({ 缺失比率 :缺失_比率，缺失计数 :缺失_计数})

　　退货信息

　　以上个人经验，希望给你一个参考，也希望你能支持盛行的IT软件开发工作室。

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