在Python中进行数据清洗和预处理缺失值处理查看缺失值比例

在Python中，你可以使用Pandas库来查看数据集中缺失值的比例。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 用你的数据集路径替换'your_dataset.csv'

# 查看整个数据集中每一列缺失值的数量
missing_values_count = df.isnull().sum()

# 计算并打印缺失值的比例（占总观测数的比例）
missing_values_percentage = (df.isnull().sum() / len(df)) * 100
missing_values_percentage = missing_values_percentage.round(2)  # 可选：四舍五入到小数点后两位

print("Missing values percentage:\n", missing_values_percentage)

# 或者直接一步完成（Pandas >= 1.3.0版本支持）
missing_values_percentage = df.isna().mean() * 100
print("Missing values percentage:\n", missing_values_percentage)

这段代码首先加载了CSV文件中的数据，并将其转换为DataFrame。然后，df.isnull().sum()会返回每列中缺失值的数量，而(df.isnull().sum() / len(df)) * 100计算出各列缺失值所占百分比。最后，round(2)用于将结果四舍五入到小数点后两位，以更易读的方式显示缺失值比例。

如果你想要可视化这些信息，可以进一步使用matplotlib或seaborn等库绘制柱状图或热力图来展示缺失值分布情况。