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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:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建DataFrame对象(假设名为df):
代码语言:txt
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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:
代码语言:txt
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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:
代码语言:txt
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missing_counts = missing_values.sum()
  1. 打印每列中缺失值的数量:
代码语言:txt
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print(missing_counts)

输出结果类似于:

代码语言:txt
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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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注意:本回答中没有提及其他云计算品牌商,如有需要,请自行查找相关信息。

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