asDict() print("NULL值的数量:", null_count) print("empty值的数量:", empty_count) print("NaN值的数量:", nan_count) 以上代码中,我们首先创建了一个示例数据集,然后使用相应的函数来计算NULL、empty和NaN值的数量。对于Python,我们使用pandas库来处理数据,而对于Pyspark,我们使用SparkSession和pyspark...
idx = sedf.isnull() print(idx.sum()) The number of null values for each field in the attribute table is displayed in the Python window.
"values('%s','31','2018-05-09 20:02:33','广州市',NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,'2018-05-05 15:56:09');" % waybill_no test_db.execute_insert(insert_sql, '') count = count + 1 print(waybill_no) print(count)...
color_count = pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green': 500, 'yellow':1000}) color_count.index # 结果 Index(['blue', 'green', 'red', 'yellow'], dtype='object') values: color_count.values # 结果 array([ 200, 500, 100, 1000]) 也可以使用索引来获取数据: color_count[2]...
df.isnull().sum() 2.3 数据类型转化 完成缺失值处理之后,我们希望对数据类型进行转化。Year的数据格式为Object,我们希望将其转化为int64。首先通过values_counts查看其中唯一值的情况。 df['Year'].value_counts() 我们发现,1934年以后的Year格式都正常,但1934年以前的六届,Year的格式为YearPrevious/YearPresent...
null_values=data.isnull() 1. 步骤四:计算空值数量 接下来,我们可以计算每一列中空值的数量,以便了解空值填充的情况。pandas库中的sum()函数可用于计算每一列中的空值数量。 null_count=data.isnull().sum() 1. 步骤五:选择填充方式 根据数据集的特点和需求,我们需要选择适合的填充方式。常见的填充方式有以...
null_counts = 0 for row in df.values: for value in row: if pd.isnull(value): null_counts += 1 print(null_counts) 使用applymap()方法:applymap()方法用于对DataFrame的每一个元素应用指定的函数,可以结合isnull()方法进行空值统计。 import pandas as pd ...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
not_null_values=df['Name'].notnull() 1. 上述代码检测了Name列中的非空值,并将结果保存在not_null_values变量中。 4. 统计非空数目 检测非空值之后,我们可以使用sum()函数来统计非空值的数目。 count_not_null=not_null_values.sum() 1.
调用DataFrame对象的info方法,可以获得其信息概述,包括行索引,列索引,非空数据个数和数据类型信息。调用df对象的index、columns、values属性,可以返回当前df对象的行索引,列索引和数组元素。因为DataFrame类存在索引,所以可以直接通过索引访问DataFrame里的数据。