Python 查找缺少的值

我有一个庞大的学生数据集，每个学生都有自己的csv文件， 数据集B有297444个csv文件，我想知道该数据集中缺少哪个学生csv文件

如图所示，该数据集中没有u2.csv文件，因此如何使用pandas检查丢失的所有csv文件

这是我到目前为止试过的代码

import pandas as pd
import numpy as np
import glob

path = r'C:/Users/user1/Desktop/EDNET DATA/EdNet-KT4/KT4' # use your path
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

li = []

for i,filename in enumerate (all_files):
    
    df = pd.read_csv(filename, ',' ,index_col=None, header=0).assign(user_iD=filename.split("\\")[-1].split(".")[0])
    
    li.append(df)

data = pd.concat(li, axis=0, ignore_index=True)
df = data.copy()

df.isnull().sum()

df.to_feather('KT4.ftr')
data1= pd.read_feather('KT4.ftr')
data1.head()

解决方案

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到目前为止你试过什么？给我们看看你的代码！添加现有代码，您如何访问这些文件。我刚刚将所有csv文件合并到一个单独的feather文件中，到目前为止，我刚刚检查了数据集中存在哪些缺失值（Nan值），我不确定如何检查哪些csv文件缺失？首先尝试一些简单的事情：获取所有学生姓名的列表，然后是所有文件名的列表。然后循环检查所有学生姓名，并检查每个学生姓名是否在其他列表中。不用看文件，我觉得你不应该用熊猫来做这个。只需创建一个目录中所有文件的列表，删除“u”前缀，然后找到丢失的数字（您可以创建一个新列表，列出原始列表中从1到最大数字的所有数字），然后从新列表中删除原始列表中的数字。@haseeb sultan请查看此列表。我希望这就是你要找的。