import pandas as pd

# 首先導(dǎo)入數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('123.csv' , encoding='gbk')

# 計(jì)算data每一行有多少個(gè)缺失值的值，即按行統(tǒng)計(jì)缺失值
rows_null = df.isnull().sum(axis=1)?

# 下面則是按列統(tǒng)計(jì)缺失值
col_null = df.isnull().sum(axis=0)

#統(tǒng)計(jì)整個(gè)df的缺失值
all_null = df.isnull().sum().sum()

# 統(tǒng)計(jì)某一列的缺失值
idx_null = df['列名'].isnull().sum(axis=0)

2.使用count

import pandas as pd

# 首先導(dǎo)入數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('123.csv' , encoding='gbk')

# 計(jì)算data每一行有多少個(gè)非空的值，即按行統(tǒng)計(jì)非空值
rows_not_null = df.count(axis=1)?

# 下面則是按列統(tǒng)計(jì)非空值
cols_not_null = df.count(axis=0)
cols_null = df.shape[1] - cols_not_null

# 統(tǒng)計(jì)某一列的非空值
col_not_null = df['列名'].count(axis=0)

利用pandas處理缺失值

處理缺失值

def missing_values(dataframe):
? ? missing_ratio = (dataframe.isnull().sum() / len(dataframe))*100
? ? missing_ratio = missing_ratio.drop(missing_ratio[missing_ratio == 0].index).sort_values(ascending=False)
? ? missing_count = dataframe.isnull().sum()
? ? missing_count = missing_count.drop(missing_count[missing_count == 0].index).sort_values(ascending=False)
? ? info = pd.DataFrame({'Missing Ratio': missing_ratio, 'Missing Count': missing_count})
? ? return info

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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