找出给定数据集中每列中缺失值的百分比

Question

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/Hfu_PsEuD1Z_yJHmGaxWTxvkz7W_b0')
percent= 100*(len(df.loc[:,df.isnull().sum(axis=0)>=1 ].index) / len(df.index))
print(round(percent,2))

输入是https://query.data.world/s/Hfu_PsEuD1Z_yJHmGaxWTxvkz7W_b0

输出应该是

Ord_id                 0.00
Prod_id                0.00
Ship_id                0.00
Cust_id                0.00
Sales                  0.24
Discount               0.65
Order_Quantity         0.65
Profit                 0.65
Shipping_Cost          0.65
Product_Base_Margin    1.30
dtype: float64

Answer 1

单线解

df.isnull().mean().round(4).mul(100).sort_values(ascending=False)

Answer 2

更新让我们使用mean和isnull：

df.isnull().mean() * 100

输出：

Ord_id                 0.000000
Prod_id                0.000000
Ship_id                0.000000
Cust_id                0.000000
Sales                  0.238124
Discount               0.654840
Order_Quantity         0.654840
Profit                 0.654840
Shipping_Cost          0.654840
Product_Base_Margin    1.297774
dtype: float64

IIUC：

df.isnull().sum() / df.shape[0] * 100.00

输出：

Ord_id                 0.000000
Prod_id                0.000000
Ship_id                0.000000
Cust_id                0.000000
Sales                  0.238124
Discount               0.654840
Order_Quantity         0.654840
Profit                 0.654840
Shipping_Cost          0.654840
Product_Base_Margin    1.297774
dtype: float64

Answer 3

这个怎么样？我想我以前在这里发现过类似的东西，但我现在没看到。。。

percent_missing = df.isnull().sum() * 100 / len(df)
missing_value_df = pd.DataFrame({'column_name': df.columns,
                                 'percent_missing': percent_missing})

如果要对缺少的百分比进行排序，请按照上面的步骤进行操作：

missing_value_df.sort_values('percent_missing', inplace=True)

如评论中所述，您也可以只使用我上面代码中的第一行，即：

percent_missing = df.isnull().sum() * 100 / len(df)