Python查询缺失值的4种方法总结

在Python中，缺失值是指数据集中的空值或NaN值。在数据分析和机器学习中，缺失值是一个常见的问题，需要进行处理。本文将介绍Python中查询缺失值的4种方法。

方法一：使用isnull()函数查询缺失值

在Python中，我们可以使用isnull()函数查询缺失值。该函数返回一个布尔值，表示数据是否为空值或NaN值。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
null_values = data.isnull()
print(null_values)

在上述示例中，我们使用pandas模块读取CSV文件，并使用isnull()函数查询缺失值。该函数返回一个布尔值的数据框，其中缺失值为True，非缺失值为False。

方法二：使用isna()函数查询缺失值

在Python中，我们也可以使用isna()函数查询缺失值。该函数isnull()函数的功能相同，返回一个布尔值，表示数据是否为空值或NaN值。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
null_values = data.isna()
print(null_values)

在上述示例中，我们使用pandas模块读取CSV文件，并使用isna()函数查询缺失值。该函数返回一个布尔值的数据框，其中缺失值为True，非缺失值为False。

方法三：使用any()函数查询缺失值

在Python中，我们可以使用any()函数查询缺失值。该函数返回一个布尔，表示数据是否包含缺失值。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
null_values = data.isnull().any()
print(null_values)

在上述示例中，我们使用pandas模块读取CSV文件，并使用isnull()函数查询缺失值。然后，我们使用any()`函数查询数据是否包含缺失值。该函数返回一个布尔值的数据框，其中包含每列是否包含缺失值的信息。

方法四：使用()函数查询缺失值

在Python中，我们可以使用sum()函数查询缺失值。该函数返回每列缺失值的数量。

下面是示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
null_values = data.isnull().sum()
print(null_values)

在上述示例中，我们使用pandas模块读取CSV，并使用isnull()函数查询缺失值。然后，我们使用sum()函数查询每列缺失值的数量。该函数返回一个数据框，其中包含每列缺失值的数量。

示例一：使用isnull()函数查询缺失

下面是一个示例，使用isnull()函数查询缺失值：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
null_values = data.isnull()
print(null_values)

在上述示例中，我们使用pandas模块读取CSV文件，并使用isnull()函数查询缺失值。该函数返回一个布尔值的数据框其中缺失值为True，非缺失值为False。

示例二：使用sum()函数查询缺失值

下面是一个示例，使用sum()函数查询缺失值：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
null_values = data.isnull().sum()
print(null_values)

在上述示例中，我们使用pandas模块读取CSV文件，并使用sum()函数查询每列缺失值的数量。该函数返回一个数据框，其中包含每列缺失值的数量。