计数缺失值 groupby - Python

简介

在数据分析中，经常需要计算数据集中缺失值的数量。此时，可以采用pandas的groupby函数，将数据按照某一列进行分组统计缺失值的数量。

代码示例

创建数据集

首先，我们需要创建一个包含缺失值的数据集。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
        'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D', 'D'],
        'value': [1, np.nan, 3, np.nan, 5, 6, np.nan, 8, 9]
    })
print(df)

输出结果：

  group  value
0     A    1.0
1     A    NaN
2     B    3.0
3     B    NaN
4     C    5.0
5     C    6.0
6     C    NaN
7     D    8.0
8     D    9.0

计数缺失值

接下来，我们可以使用groupby函数和isnull函数来计算每个组中的缺失值数量。

missing_values = df.groupby('group')['value'].apply(lambda x: x.isnull().sum())
print(missing_values)

输出结果：

group
A    1
B    1
C    1
D    0
Name: value, dtype: int64

解析代码

创建数据集

首先，我们创建一个包含缺失值的数据集df。其中，group列用于分组统计缺失值数量，value列包含了缺失值。

计数缺失值

接下来，我们使用groupby函数按照group列对数据进行分组。然后，用apply函数应用一个lambda函数来计算每个组中缺失值的数量。

在lambda函数中，我们使用isnull函数来判断值是否为缺失值。isnull函数返回一个布尔值，True表示值为缺失值，False表示值不是缺失值。最后，我们对每个组的缺失值数量进行求和。

总结

本文介绍了如何计算数据集中每个组中缺失值的数量。利用pandas的groupby函数和isnull函数可以实现该功能。这种方法适用于数据集中某一列包含缺失值的情况。