查找DataFrame列中有多少个常见的缺失(nan)值

DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，用于处理和分析数据。在DataFrame中，缺失值通常用NaN（Not a Number）表示。

要查找DataFrame列中有多少个常见的缺失值（NaN），可以使用Pandas库中的isna()和sum()函数结合使用。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建DataFrame对象（假设名为df）：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, None, 4, 5],
                   'col2': [None, 2, 3, 4, None],
                   'col3': [1, 2, 3, None, 5]})

1. 使用isna()函数检查DataFrame中的缺失值，返回一个布尔型的DataFrame：

missing_values = df.isna()

1. 使用sum()函数计算每列中缺失值的数量，返回一个Series对象：

missing_counts = missing_values.sum()

1. 打印每列中缺失值的数量：

print(missing_counts)

输出结果类似于：

col1    1
col2    2
col3    1
dtype: int64

这表示在每列中分别有1个、2个和1个缺失值。

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