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Aprende Sum() y Count() | Analizando los Datos
Primeros Pasos con Pandas
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Contenido del Curso

Primeros Pasos con Pandas

Primeros Pasos con Pandas

1. Los Primeros Pasos
2. Leyendo Archivos en Pandas
3. Analizando los Datos

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Sum() y Count()

pandas ofrece el método count(), que cuenta todas las celdas no nulas (ni None ni NaN) para cada columna.

python

Para encontrar el conteo de valores no nulos en una columna específica, use la siguiente sintaxis:

python

pandas también proporciona el método sum(). Este método calcula la suma de los valores para cada columna, pero solo funciona con columnas numéricas o booleanas.

python

Dado que el método isna() devuelve un DataFrame booleano, puede usar la siguiente sintaxis para calcular el número de valores faltantes para cada una de las columnas:

python

Para encontrar la suma de valores en una columna particular, usa la siguiente sintaxis:

python
Tarea

Swipe to start coding

Dado el DataFrame audi_cars:

  1. Determina el conteo de celdas no nulas en cada columna.
  2. Calcula el precio total (usando la columna price) para todos los coches en el DataFrame.
  3. Identifica el número de valores faltantes en cada columna.

Solución

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¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 14
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Sum() y Count()

pandas ofrece el método count(), que cuenta todas las celdas no nulas (ni None ni NaN) para cada columna.

python

Para encontrar el conteo de valores no nulos en una columna específica, use la siguiente sintaxis:

python

pandas también proporciona el método sum(). Este método calcula la suma de los valores para cada columna, pero solo funciona con columnas numéricas o booleanas.

python

Dado que el método isna() devuelve un DataFrame booleano, puede usar la siguiente sintaxis para calcular el número de valores faltantes para cada una de las columnas:

python

Para encontrar la suma de valores en una columna particular, usa la siguiente sintaxis:

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Dado el DataFrame audi_cars:

  1. Determina el conteo de celdas no nulas en cada columna.
  2. Calcula el precio total (usando la columna price) para todos los coches en el DataFrame.
  3. Identifica el número de valores faltantes en cada columna.

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