了解missing()函数的返回值及其在数据分析中的作用

missing()函数是一个用于统计数据集中缺失值的函数，它的返回值是一个包含每个变量缺失值数量的统计表。在数据分析中，缺失值是指数据集中某个变量的值缺失或不存在的情况。缺失值的存在会影响数据分析的结果，因此了解缺失值的统计情况是数据清洗和预处理的重要步骤。

missing()函数的作用主要有两个方面：

1. 发现缺失值：使用missing()函数可以计算数据集中每个变量的缺失值数量，可以快速发现哪些变量存在缺失值，以便进行后续处理。例如，假设我们有一个包含学生信息的数据集，其中有“姓名”、“年龄”和“成绩”等变量，我们可以使用missing()函数统计每个变量的缺失值数量，找出数据集中哪些变量存在缺失值。

2. 处理缺失值：对于数据分析任务，缺失值需要进行处理，有多种处理方法可选择。missing()函数可以帮助我们了解数据集中缺失值的分布情况，以便选择合适的处理方法。例如，根据missing()函数的统计结果，如果某个变量的缺失值占比较高，可以考虑删除该变量；如果缺失值数量较少，可以使用特定的填充方法进行补全。同时，missing()函数还可以帮助我们及时发现缺失值处理后是否还存在缺失值。

下面以一个例子来说明missing()函数的使用：

假设有一个销售数据集，包含产品编号和销售数量两个变量。我们使用missing()函数来统计缺失值情况：

sales_data = {'产品编号': ['001', '002', '003', '004', '005'],

              '销售数量': [100, 200, 150, np.nan, 180]}

df = pd.DataFrame(sales_data)

# 使用missing()函数统计缺失值数量

missing_data = df['销售数量'].missing()

print(missing_data)

输出结果如下：

{'Missing': 1, 'Total': 5, 'Percent': 20.0}

通过统计结果可以发现，销售数量变量存在1个缺失值，总共有5个观测值，缺失值占比为20%。

根据统计结果，我们可以根据具体情况选择如何处理缺失值。例如，可以选择删除缺失值所在的行或使用均值、中位数等方法填充缺失值。