没有缺失值的列数 - Python

在数据分析和机器学习中，经常需要处理缺失值的情况，缺失值会对数据分析和模型的准确性产生负面影响。因此，我们需要知道数据中有多少个没有缺失值的列。

在 Python 中，我们可以使用 pandas 库来处理数据，并轻松地实现此目标。

首先，我们需要安装 pandas：

!pip install pandas

然后，我们可以使用以下代码来读取数据：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用isnull()函数来检查每列数据是否有缺失值，并使用sum()函数计算缺失值的数量。使用notnull()函数检查每列数据是否没有缺失值。

最后，我们可以使用以下代码计算没有缺失值的列数：

not_null_count = sum(data.notnull().sum() == len(data))

下面是完整的代码示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

not_null_count = sum(data.notnull().sum() == len(data))

print("没有缺失值的列数：", not_null_count)

返回的结果应该类似于以下内容：

没有缺失值的列数： 5

在这个例子中，我们计算出数据中有 5 列没有缺失值。如果你对数据有更深入的了解，你可以使用其他方法来处理缺失值，并更好地处理数据。