在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中，缺失值是常常碰到的問題。Python提供了許多工具和庫，可以方便地處理缺失值。在這篇文章中，我們將介紹Python中如何計(jì)算缺失值比例。

# 導(dǎo)入必要的庫
import pandas as pd
import numpy as np
# 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)幀
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
'C': [9, 10, 11, np.nan]
})
# 計(jì)算缺失值比例
missing_ratio = df.isna().mean()
# 打印結(jié)果
print(missing_ratio)

我們使用pandas庫創(chuàng)建了一個數(shù)據(jù)幀，其中包含了若干缺失值。我們使用isna()函數(shù)判斷每個值是否為缺失值，然后使用mean()函數(shù)計(jì)算每一列缺失值的比例。最后，我們打印缺失值比例。

運(yùn)行上面的代碼，您將得到以下的結(jié)果：

A    0.25
B    0.50
C    0.25
dtype: float64

結(jié)果顯示，列B中有50%的值是缺失的。在處理數(shù)據(jù)時(shí)，我們可以根據(jù)缺失值比例的大小來決定是否刪除某些列或行，或者采用填充值等方法進(jìn)行缺失值處理。