pandas检查数据框中除一列外的null

pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。在处理数据框时，有时我们需要检查数据框中除特定列外的空值（null）情况。

要检查数据框中除一列外的空值，可以使用pandas的isnull()和sum()函数结合使用。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建数据框： 假设我们有一个名为df的数据框，其中包含多个列（包括待检查的列）：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, None]})

1. 检查除指定列外的空值： 假设我们要检查除列'A'外的其他列的空值情况，可以使用如下代码：

null_counts = df.loc[:, df.columns != 'A'].isnull().sum()

解释一下这段代码的含义：

• df.loc[:, df.columns != 'A']用于选择除列'A'外的其他列。
• isnull()函数用于判断每个元素是否为空值，返回一个布尔型数据框。
• sum()函数用于对布尔型数据框中的True值进行求和，即统计每列的空值个数。

1. 打印结果：

print(null_counts)

输出结果将会显示除列'A'外每列的空值个数。

下面是示例数据框的完整代码及结果：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, None]})

null_counts = df.loc[:, df.columns != 'A'].isnull().sum()
print(null_counts)

输出结果：

B    1
C    1
dtype: int64

这个示例中，数据框df中除列'A'外，列'B'和列'C'各有一个空值。

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