Python 计算数据框中的空值

数据清洗是数据分析中一个非常重要的环节，而常见的数据清洗问题之一就是如何处理数据框中的空值。在Python中，可以使用pandas库的isnull和sum函数来计算数据框中的空值。

安装pandas库

在使用pandas库之前，需要先安装它。可以使用以下命令在终端中安装pandas库：

$ pip install pandas

导入pandas库

在使用pandas库时，需要先导入它。可以使用以下代码导入pandas库：

import pandas as pd

创建数据框

为了演示计算数据框中的空值，需要先创建一个数据框。可以使用以下代码创建一个包含空值的数据框：

import numpy as np

data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [3, np.nan, 5], 'C': [np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

     A    B    C
0  1.0  3.0  NaN
1  2.0  NaN  7.0
2  NaN  5.0  8.0

计算数据框中的空值

使用isnull函数可以检查数据框中的每个元素是否为空值，返回一个布尔型的数据框。使用sum函数可以对布尔型的数据框进行求和操作，即求出每列中的空值个数。

以下代码演示如何计算数据框中的空值：

# 检查数据框中的每个元素是否为空值
null_values = df.isnull()
print(null_values)

# 计算每列中的空值个数
sum_null_values = null_values.sum()
print(sum_null_values)

输出结果如下：

       A      B      C
0  False  False   True
1  False   True  False
2   True  False  False

A    1
B    1
C    1
dtype: int64

因为数据框中共有3列，每列中都有一个空值，所以输出的结果是A 1 B 1 C 1 dtype: int64。

总结

在Python中，使用pandas库的isnull和sum函数可以方便地计算数据框中的空值。这对于数据分析中的数据清洗非常有帮助。