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python中用于檢測(cè)Python中缺失值的用戶定義函數(shù)？

python中用于檢測(cè)Python中缺失值的用戶定義函數(shù)？

動(dòng)漫人物 2022-06-28 17:11:37
    ST_NUM    ST_NAME     OWN_OCCUPIED  NUM_BEDROOMS0   104.0     PUTNAM            Y           3.01   197.0    LEXINGTON         NaN          NaN2     NaN    LEXINGTON          N           3.03   201.0    BERKELEY          NaN          1.04   203.0    BERKELEY           Y           NaN這是我的數(shù)據(jù)框。我想創(chuàng)建一個(gè)用戶定義的函數(shù)，它返回?cái)?shù)據(jù)框，該數(shù)據(jù)框按列和行號(hào)顯示數(shù)據(jù)框中缺失值的數(shù)量。輸出 df 應(yīng)該是這樣的。col_name 索引 st_num 2 st_num 6 st_name 8 Num_bedrooms 2 Num_bedrooms 5 Num_bedrooms 7 Num_bedrooms 8 .......
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2 回答

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www說

TA貢獻(xiàn)1775條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

您可以按每列的 對(duì)索引進(jìn)行切片isnull以獲取索引。也可以使用 stacking 和 groupby。


def summarize_missing(df):

    # Null counts

    s1 = df.isnull().sum().rename('No. Missing')


    s2 = pd.Series(data=[df.index[m].tolist() for m in [df[col].isnull() for col in df.columns]],

                   index=df.columns,

                   name='Index')

    # Other way, probably overkill

    #s2 = (df.isnull().replace(False, np.NaN).stack().reset_index()

    #         .groupby('level_1')['level_0'].agg(list)

    #         .rename('Index'))


    return pd.concat([s1, s2], axis=1, sort=False)



summarize_missing(df)

#              No. Missing   Index

#ST_NUM                  1     [2]

#ST_NAME                 0     NaN

#OWN_OCCUPIED            2  [1, 3]

#NUM_BEDROOMS            2  [1, 4]


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反對(duì) 回復(fù) 2022-06-28
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明月笑刀無情

TA貢獻(xiàn)1828條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊

這是另一種方式：


m = df.isna().sum().to_frame().rename(columns={0: 'No. Missing'})

m['index'] = m.index.map(lambda x: ','.join(map(str, df.loc[df[x].isna()].index.values)))


print(m)

              No. Missing index

ST_NUM                  1     2

ST_NAME                 0      

OWN_OCCUPIED            2   1,3

NUM_BEDROOMS            2   1,4


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反對(duì) 回復(fù) 2022-06-28
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