按性别分组并统计身高列中的缺失值数量。
创始人
2024-08-22 01:30:07
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可以使用pandas库来实现按性别分组并统计身高列中的缺失值数量。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'性别': ['男', '女', '男', '女', '男', '男'],
        '身高': [175, 160, None, 165, 180, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按性别分组并统计身高列中的缺失值数量
missing_values = df.groupby('性别')['身高'].apply(lambda x: x.isnull().sum())
print(missing_values)

输出结果为：

性别
女    0
男    2
Name: 身高, dtype: int64

这个示例中，我们首先创建了一个包含性别和身高的示例数据。然后使用groupby方法按性别分组，再通过apply方法对每个组的身高列进行操作。在apply方法中，我们使用lambda函数来统计每个组身高列中的缺失值数量，通过isnull().sum()来计算缺失值的数量。最后，打印输出结果。

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