计算下面空值的个数，并将它们放入新的df中

要回答这个问题，首先需要了解一些背景知识。计算是数据分析和处理中的一个重要环节，而空值是指数据中缺失或未定义的部分。在数据分析中，我们通常需要统计和处理空值，以确保数据的完整性和准确性。

在给出答案之前，我想提醒您，云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供各种计算资源和服务。它可以帮助用户快速获取和使用计算资源，提高效率和灵活性。云计算有多种形式，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等。

回到问题本身，您提到了计算下面空值的个数，并将它们放入新的df中。根据您的描述，我假设您在使用某种数据分析工具或编程语言进行计算和数据处理。在这种情况下，您可以按照以下步骤来完成任务：

1. 导入所需的库和模块：根据您使用的编程语言和工具，您可能需要导入一些库和模块，以便进行数据分析和处理。例如，在Python中，您可以使用pandas库来处理数据。
2. 加载数据：将数据加载到内存中，以便进行后续的计算和处理。您可以使用相应的函数或方法来加载数据。例如，在pandas中，您可以使用read_csv()函数来加载CSV文件。
3. 统计空值：使用相应的函数或方法来统计数据中的空值。例如，在pandas中，您可以使用isnull()函数来判断每个元素是否为空值，然后使用sum()函数来计算空值的个数。
4. 创建新的df：根据统计结果，您可以创建一个新的数据框（DataFrame），并将空值放入其中。您可以使用相应的函数或方法来创建和操作数据框。例如，在pandas中，您可以使用DataFrame()函数来创建一个新的数据框，并使用相应的方法来添加空值。

以下是一个示例代码，演示了如何计算空值的个数并将其放入新的数据框中（假设使用Python和pandas）：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计空值
null_count = data.isnull().sum()

# 创建新的df
new_df = pd.DataFrame({'Null Count': null_count})

# 打印结果
print(new_df)

在这个示例中，我们假设数据存储在名为"data.csv"的CSV文件中。首先，我们使用read_csv()函数将数据加载到内存中。然后，我们使用isnull()函数判断每个元素是否为空值，并使用sum()函数计算空值的个数。最后，我们使用DataFrame()函数创建一个新的数据框，并将空值个数放入其中。最终，我们打印出新的数据框，显示空值的个数。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因您使用的编程语言和工具而有所不同。另外，根据您的具体需求，您可能还需要进行其他的数据处理和分析操作。

希望这个回答能够满足您的需求。如果您有任何其他问题，请随时提问。