Pandas Count Nan
Questo articolo di Pandas discuterà di come è possibile determinare il numero di valori NAN in un frame dati Panda.
PANDAS ISNULL () FUNZIONE
La funzione isNull () in Panda ci consente di determinare i valori mancanti in un set di dati. Ad esempio, possiamo utilizzare questa funzione per ottenere il numero di elementi NAN in un frame dati Panda.
Prendi in considerazione l'esempio di dati mostrati di seguito:
| 1 2 3 4 5 | # Importa panda e numpy Importa panda come PD Importa Numpy come NP df = pd.DataFrame ([[1,2, NP.nan, 3, 4, np.nan, 5, np.nan]]) df |
Quanto sopra crea un semplice telaio di dati contenente valori NAN.
Pandas Count Nan in colonna
Per contare il numero di valori NAN in una singola colonna, possiamo fare:
| 1 | print (f "null: df [2].è zero().somma()") |
Nell'esempio sopra, utilizziamo le funzioni isNull () e Sum () per determinare il numero di elementi nel numero di colonna 2.
Il codice sopra dovrebbe restituire:
| 1 | NULL: 1 |
Pandas Count Nan in DataFrame
Per ottenere il numero di valori NAN nell'intero frame dati, possiamo fare:
| 1 | print (f "nan: df.è zero().somma().somma()") |
Ciò restituisce il numero di valori NAN nel frame dati specificato.
| 1 | NAN: 3 |
I panda contano nan in riga
Per trovare il numero di valori NAN di riga, possiamo utilizzare le funzioni LOC e Sum come mostrato nell'esempio seguente:
| 1 | print (f "nan in riga (0): df.loc [0].è zero().somma()") |
Quanto sopra dovrebbe restituire il numero di valori NAN nella riga all'indice 0.
| 1 | Nan in riga (0): 3 |
Conclusione
Utilizzando questa guida, hai imparato come determinare il numero di valori NAN in una colonna di dati, intero dati di dati e in una riga singola.
Grazie per aver letto!!