Сколько пропущенных значений в столбце pandas? 🤔✖

В столбце pandas можно подсчитать количество пропущенных значений с помощью метода isnull(), а затем использовать метод sum() для получения суммарного количества пропусков. Для примера, предположим, что ваш DataFrame называется df, а столбец - column_name. Вот как это делается: 

import pandas as pd

# Подсчет количества пропущенных значений в столбце
missing_values = df['column_name'].isnull().sum()

print(f"Количество пропущенных значений в столбце: {missing_values}")
Надеюсь, это помогло! Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь задавать.

Детальный ответ

Сколько пропущенных значений в столбце pandas

В анализе данных с использованием библиотеки pandas в Python иногда возникает необходимость определить количество пропущенных значений в столбце. Пропущенные значения могут быть вызваны различными причинами, такими как недоступные данные, ошибки в сборе данных и другие проблемы.

Для подсчета пропущенных значений в столбце pandas предлагает несколько методов. Рассмотрим некоторые из них:

Метод isnull()

Метод isnull() возвращает булеву маску, где значение True указывает на пропущенное значение, а значение False - на непропущенное значение. Мы можем использовать этот метод для подсчета пропущенных значений путем суммирования булевой маски:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пропущенными значениями
data = {'Column1': [1, 2, None, 4, None, 6, 7, None, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# Подсчет количества пропущенных значений в столбце
missing_values = df['Column1'].isnull().sum()

print(f"Количество пропущенных значений в столбце: {missing_values}")

Вывод:

Количество пропущенных значений в столбце: 3

Метод isna()

Метод isna() похож на метод isnull() и возвращает булеву маску, указывающую на пропущенные значения в столбце. Мы также можем использовать этот метод для подсчета пропущенных значений:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пропущенными значениями
data = {'Column1': [1, 2, None, 4, None, 6, 7, None, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# Подсчет количества пропущенных значений в столбце
missing_values = df['Column1'].isna().sum()

print(f"Количество пропущенных значений в столбце: {missing_values}")

Вывод:

Количество пропущенных значений в столбце: 3

Метод notnull()

Метод notnull() возвращает булеву маску, в которой значение True указывает на непропущенное значение, а значение False - на пропущенное значение. Мы можем использовать этот метод для подсчета непропущенных значений и затем вычислить общее количество пропущенных значений с помощью оператора вычитания:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пропущенными значениями
data = {'Column1': [1, 2, None, 4, None, 6, 7, None, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# Подсчет количества пропущенных значений в столбце
missing_values = len(df) - df['Column1'].notnull().sum()

print(f"Количество пропущенных значений в столбце: {missing_values}")

Вывод:

Количество пропущенных значений в столбце: 3

Вывод

В этой статье мы рассмотрели несколько методов подсчета пропущенных значений в столбце pandas. Мы использовали методы isnull(), isna() и notnull() для создания булевых масок и операции суммирования или вычитания для определения количества пропущенных значений.

Знание количества пропущенных значений в столбце может быть полезным для анализа данных и принятия решений о последующей обработке пропущенных значений, таких как заполнение или удаление пропусков.

Надеюсь, эта статья помогла вам понять, как подсчитать пропущенные значения в столбце pandas!

Видео по теме

Pandas Базовый №3. Отбор строк и столбцов, Размерность, Импорт CSV

ПРАКТИКА Pandas | NaN, Null | Работа с пропусками в Pandas | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Pandas Базовый №4. Операции со столбцами DataFrame

Похожие статьи:

Сколько пропущенных значений в столбце pandas? 🤔✖