Sum() et Count()
pandas propose la méthode count(), qui compte toutes les cellules non nulles (ni None ni NaN) pour chaque colonne.
df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df.count()
Pour obtenir le nombre de valeurs non nulles dans une colonne spécifique, utilisez la syntaxe suivante :
df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df['name of the column'].count()
pandas fournit également la méthode sum(). Cette méthode calcule la somme des valeurs pour chaque colonne, mais elle fonctionne uniquement avec les colonnes numériques ou booléennes.
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()
Comme la méthode isna() retourne un DataFrame booléen, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour calculer le nombre de valeurs manquantes pour chacune des colonnes :
missing_values_count = df.isna().sum()
Pour obtenir la somme des valeurs d'une colonne spécifique, utiliser la syntaxe suivante :
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
Swipe to start coding
Vous disposez d'un DataFrame nommé audi_cars.
- Obtenez le nombre de cellules non nulles dans chaque colonne et stockez le résultat dans la variable
number_of_cells. - Calculez le prix total (en utilisant la colonne
'price') pour toutes les voitures duDataFrameet stockez le résultat dans la variabletotal_price. - Identifiez le nombre de valeurs manquantes dans chaque colonne et stockez le résultat dans la variable
null_count.
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How can I count the number of non-null values in all columns?
How do I find the sum of values in a specific column?
How can I check for missing values in my DataFrame?
Génial!
Completion taux amélioré à 3.03Sum() et Count()
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pandas propose la méthode count(), qui compte toutes les cellules non nulles (ni None ni NaN) pour chaque colonne.
df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df.count()
Pour obtenir le nombre de valeurs non nulles dans une colonne spécifique, utilisez la syntaxe suivante :
df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df['name of the column'].count()
pandas fournit également la méthode sum(). Cette méthode calcule la somme des valeurs pour chaque colonne, mais elle fonctionne uniquement avec les colonnes numériques ou booléennes.
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()
Comme la méthode isna() retourne un DataFrame booléen, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour calculer le nombre de valeurs manquantes pour chacune des colonnes :
missing_values_count = df.isna().sum()
Pour obtenir la somme des valeurs d'une colonne spécifique, utiliser la syntaxe suivante :
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
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Vous disposez d'un DataFrame nommé audi_cars.
- Obtenez le nombre de cellules non nulles dans chaque colonne et stockez le résultat dans la variable
number_of_cells. - Calculez le prix total (en utilisant la colonne
'price') pour toutes les voitures duDataFrameet stockez le résultat dans la variabletotal_price. - Identifiez le nombre de valeurs manquantes dans chaque colonne et stockez le résultat dans la variable
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