数据科学小技巧1：pandas库apply函数

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Created on Sun Mar  8 07:30:05 2020
数据科学小技巧1：pandas库apply函数应用（向量化操作）
@author: Luqing Wang 
"""

# 导入库
import pandas as pd

# 自定义函数
def missing_count(x):
    """
    函数功能：
    --------
    统计变量的缺失值个数

    参数集：
    ------
    :x: 

    返回值：
    ------
    :missing_count: 缺失值个数
    """
    missing_count = sum(x.isnull())
    return missing_count

# 导入数据
loan = pd.read_csv('./data/loan_train.csv', index_col='Loan_ID')

# 数据检视
print(loan.head())

# 统计数据框中每一列（变量）缺失值个数
print('每一列缺失值的个数：')
print(loan.apply(missing_count, axis=0).head())

# 统计数据框每一行（样本）缺失值个数
print('每一行缺失值的个数：')
print(loan.apply(missing_count, axis=1).head())