Pandas的缺失数据计数

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地处理和分析数据。

缺失数据是指在数据集中存在空值或NaN（Not a Number）的情况。Pandas提供了多种方法来处理和计数缺失数据。

要计算Pandas数据框（DataFrame）中缺失数据的数量，可以使用isnull()函数和sum()函数的组合。isnull()函数会返回一个布尔类型的数据框，其中缺失数据的位置为True，非缺失数据的位置为False。sum()函数会对布尔类型的数据框进行求和，True会被视为1，False会被视为0。因此，对sum()函数的结果取值，即可得到缺失数据的数量。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失数据的数据框
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None],
        'C': [1, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算缺失数据的数量
missing_count = df.isnull().sum()

print(missing_count)

输出结果为：

A    1
B    2
C    1
dtype: int64

上述代码中，我们首先创建了一个包含缺失数据的数据框df。然后，使用isnull()函数判断每个元素是否为缺失数据，并返回一个布尔类型的数据框。最后，对布尔类型的数据框使用sum()函数进行求和，得到每列缺失数据的数量。

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