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Apprendre Calcul du Nombre de Valeurs Manquantes | Prétraitement des Données
Techniques Avancées dans Pandas
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Contenu du cours

Techniques Avancées dans Pandas

Techniques Avancées dans Pandas

1. Se Familiariser Avec l'Indexation et la Sélection de Données
2. Gestion des Conditions
3. Extraction de Données
4. Agrégation de Données
5. Prétraitement des Données

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Calcul du Nombre de Valeurs Manquantes

Il convient de noter qu'il n'est pas pratique de vérifier chaque valeur du jeu de données pour le NaN. Il est plus pratique de voir le nombre de valeurs manquantes pour conclure les colonnes où nous avons des NaNs. Comme vous vous en souvenez, nous avons deux fonctions pour vérifier les valeurs manquantes. Pour calculer la somme, utilisez simplement la fonction .sum(). Ainsi, en général, nous avons 2 options pour afficher le nombre de NaNs pour chaque colonne :

D'accord, rien de compliqué. Passons à la tâche.

Tâche

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  1. Calculez le nombre de valeurs manquantes pour le jeu de données en utilisant l'une des fonctions mentionnées.
  2. Affichez le résultat.

Essayez de tirer vos propres conclusions.

Solution

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 5. Chapitre 2
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Calcul du Nombre de Valeurs Manquantes

Il convient de noter qu'il n'est pas pratique de vérifier chaque valeur du jeu de données pour le NaN. Il est plus pratique de voir le nombre de valeurs manquantes pour conclure les colonnes où nous avons des NaNs. Comme vous vous en souvenez, nous avons deux fonctions pour vérifier les valeurs manquantes. Pour calculer la somme, utilisez simplement la fonction .sum(). Ainsi, en général, nous avons 2 options pour afficher le nombre de NaNs pour chaque colonne :

D'accord, rien de compliqué. Passons à la tâche.

Tâche

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  1. Calculez le nombre de valeurs manquantes pour le jeu de données en utilisant l'une des fonctions mentionnées.
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