如何计算空值

在程序开发中，经常需要处理一些数据，但是这些数据中可能存在着空值。因此，程序员需要学会如何计算空值。在本文中，我们将介绍一些用于计算空值的方法。

方法1：使用Python中的pandas库

pandas库是Python中用于数据处理的常用库。pandas库中有一个isnull()函数，可以用于计算空值。

import pandas as pd

#创建一个包含空值的数据
df = pd.DataFrame({'A':[10,20,None],'B':[20,None,60]})

#统计空值的数量
num_of_null = df.isnull().sum().sum()
print("数据中一共有{}个空值".format(num_of_null))

输出结果为：

数据中一共有2个空值

方法2：使用sum函数

sum函数可以用于列表和数组的求和运算。在Python中，空值的布尔值为False，因此可以将空值转换为0，然后使用sum函数求和。

import numpy as np

#创建一个包含空值的数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

#将空值转换为0，并求和
sum_of_null = np.nansum(arr == False)
print("数组中一共有{}个空值".format(sum_of_null))

输出结果为：

数组中一共有1个空值

方法3：使用join和count函数

count函数可以用于统计列表或数组中非空值的个数。将列表或数组转换为字符串，然后使用join函数将其中的非空值拼接起来，再使用count函数统计非空值的个数即可。

#创建一个包含空值的列表
lst = [1, 2, None, 4, 5]

#将列表转换为字符串，并统计非空值的个数
num_of_null = ''.join(str(e) for e in lst).count('None')
print("列表中一共有{}个空值".format(num_of_null))

输出结果为：

列表中一共有1个空值

以上就是三种常用的计算空值的方法，程序员们可以根据自己的需求选择适合自己的方法。