找出“your_column”列中缺少多少行 - Python

在数据分析和处理过程中，经常需要统计某一列缺失值的数量。本文将介绍使用Python编程语言和pandas库实现如何找出某一列中缺失值的数量。

步骤

1. 首先，我们需要导入pandas库：

   import pandas as pd
   

2. 接下来，我们需要加载数据集。这里我们假设数据集是一个CSV文件，并且第一行是列名：

   df = pd.read_csv('your_dataset.csv')
   

3. 确定你需要找出缺少多少行的列。例如，假设我们需要找出名为“age”的列中缺失值的数量：

   column_name = 'age'
   

4. 我们可以使用isna()和sum()函数来计算缺失值的数量。isna()函数将返回一个由布尔值组成的数据框，其中缺失值为True，非缺失值为False；而sum()函数将对True值进行求和，从而计算出缺失值的数量。

   missing_count = df[column_name].isna().sum()
   

5. 最后，我们可以将结果打印出来：

   print(f"Column '{column_name}' has {missing_count} missing values.")
   

完整代码

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

column_name = 'age'

missing_count = df[column_name].isna().sum()

print(f"Column '{column_name}' has {missing_count} missing values.")

输出结果将会类似于：

Column 'age' has 12 missing values.

总结

本文介绍了如何使用Python和pandas库找出某一列中缺失值的数量。我们可以使用isna()和sum()函数来计算缺失值的数量。这种技术对于数据分析和处理过程中经常需要统计某一列缺失值的数量的情况非常有用。