每列缺失值的数量

在数据分析中，常常需要了解数据集中每列缺失值的数量。这有助于我们判断数据集的完整性，以及在进行数据清洗和预处理时选择合适的策略。

以下是一个Python函数，用于计算数据集中每列缺失值的数量：

import pandas as pd

def count_missing_values(df):
    """
    计算数据集中每列缺失值的数量

    参数：
    df：一个Pandas DataFrame对象

    返回值：
    一个Pandas Series对象，包含每列缺失值的数量
    """
    return df.isnull().sum()

这个函数接受一个Pandas DataFrame对象作为参数，返回一个Pandas Series对象，其中每个元素对应输入DataFrame中的每列，表示该列中缺失值的数量。

使用示例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
missing_values = count_missing_values(df)

print(missing_values)

输出结果如下：

Column A     5
Column B    10
Column C     0
Column D     2
dtype: int64

以上结果表明，在输入的数据集中，Column A列中有5个缺失值，Column B列中有10个缺失值，Column C列中没有缺失值，Column D列中有2个缺失值。

在实际应用中，我们可以根据缺失值的数量选择合适的数据清洗和预处理策略，以保证数据的完整性和准确性。