Python 代码详解：计算 Excel 文件中每列缺失值数量

这段代码使用 Python 读取名为 'incom.xlsx' 的 Excel 文件，并计算每个列中缺失值的数量。

代码解释：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
income = pd.read_excel(r'D:\incom.xlsx')
income.apply(lambda x:np.sum(x.isnull()))

1. 导入库: 代码首先导入了三个 Python 库：

   • numpy 用于数值计算。
   • pandas 用于数据处理和分析，特别是处理数据框。
   • seaborn 用于数据可视化。

2. 读取 Excel 文件: income = pd.read_excel(r'D:\incom.xlsx') 读取名为 'incom.xlsx' 的 Excel 文件，并将数据存储在名为 income 的 Pandas 数据框中。

3. 计算缺失值: income.apply(lambda x:np.sum(x.isnull())) 使用 apply 函数将一个 lambda 表达式应用于 income 数据框的每一列。

   • lambda x:np.sum(x.isnull()) 是一个匿名函数，它接收数据框的一列作为输入 (x)。
   • x.isnull() 返回一个布尔型数据框，其中 True 表示该位置的值缺失，False 表示该位置的值存在。
   • np.sum() 计算布尔型数据框中 True 值的总和，即缺失值的总数量。

最终，代码返回一个数据框，其中每个列的值代表该列中缺失值的总数量。