创建一个数据框，用于检查多个数据框中的缺失值。

要创建一个数据框来检查多个数据框中的缺失值，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 创建一个空的数据框来存储结果：

missing_data = pd.DataFrame(columns=['DataFrame', 'Missing Values'])

3. 定义一个函数来计算每个数据框中的缺失值数量：

def count_missing_values(df, df_name):
    total_missing = df.isnull().sum().sum()
    missing_data.loc[len(missing_data)] = [df_name, total_missing]

4. 对于每个数据框，调用该函数并将数据框的名称和缺失值数量传递给它：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [None, 5, 6]})
count_missing_values(df1, 'df1')

df2 = pd.DataFrame({'C': [7, None, 9], 'D': [10, 11, None]})
count_missing_values(df2, 'df2')

5. 最后，打印出结果：

print(missing_data)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

missing_data = pd.DataFrame(columns=['DataFrame', 'Missing Values'])

def count_missing_values(df, df_name):
    total_missing = df.isnull().sum().sum()
    missing_data.loc[len(missing_data)] = [df_name, total_missing]

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [None, 5, 6]})
count_missing_values(df1, 'df1')

df2 = pd.DataFrame({'C': [7, None, 9], 'D': [10, 11, None]})
count_missing_values(df2, 'df2')

print(missing_data)

这将输出一个包含每个数据框名称和相应缺失值数量的数据框。