Python 使用Pandas查找按特定列分组时空值的百分比

下面是我的数据帧的一个小快照：

avg_rating_of_driver    avg_rating_by_driver    bins
0   4.7 5.0 (3, 125]
1   5.0 5.0 NaN
2   4.3 5.0 (2, 3]
3   4.6 4.9 (3, 125]
4   4.4 4.9 (3, 125]
5   3.5 5.0 (1, 2]
6   NaN 4.0 (0, 1]
7   5.0 5.0 (1, 2]
8   4.5 5.0 (1, 2]
9   NaN 5.0 (0, 1]
10  5.0 4.9 (0, 1]
11  4.0 5.0 (2, 3]
12  NaN 5.0 (0, 1]
13  4.0 5.0 NaN
14  NaN 5.0 (0, 1]
15  NaN 5.0 (0, 1]
16  5.0 3.0 (0, 1]
17  3.9 4.8 NaN
18  4.6 4.8 (3, 125]
19  5.0 5.0 NaN
20  NaN 3.0 (0, 1]
21  NaN 5.0 (0, 1]
22  NaN 5.0 NaN
23  5.0 5.0 NaN
24  4.5 4.7 (3, 125]
25  NaN 5.0 (0, 1]

箱子具有以下值：

 (0,1] (1,2] (2,3] (3,125]

我感兴趣的是按容器分组，并找出每个容器中空值的百分比

---

这意味着当按箱分组时该行有多少百分比列具有NA值。

dg = df.groupby('bins')
for col in df.columns:
    if col!='bins':  
       print (dg[col].apply(pd.isnull).mean())

由于

dg[col].apply（pd.isnull）

是一个1和0'的数组，其平均值等于所有1的总和除以总数，即

NaN

值的百分比

您也可以在编写时不使用

for

循环：

dg.apply(pd.isnull).mean()

---

但是这种情况下，对于

bin

，也会返回一个值为零的行。

您能提供一个简单/小的数据帧工作示例吗？如果垃圾箱本身有

NaN

值怎么办？你是对的。很多容器都有空值。好的..提供了一个简化的数据帧，只有几个columns@optimus_prime马赫迪的回答回答了你的问题吗？如果有，请不要忘记接受，如果没有，请提供一个预期的输出。很抱歉我被抓住了。