pandas offre 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 trouver 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 ne fonctionne qu'avec les colonnes numériques ou booléennes.

df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()

Étant donné que la méthode isna() renvoie 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 trouver la somme des valeurs dans une colonne particulière, utilisez la syntaxe suivante :

df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()