Summary  
This chapter shows how to compute the number of missing values in each column of a DataFrame by chaining the isna()/isnull() methods with sum().  

General domain of usage  
Data analysis

Va notato che non è conveniente controllare ogni valore del dataset per verificare la presenza di NaN. È più pratico visualizzare il numero di valori mancanti per identificare le colonne che contengono NaN.
Come ricordato, sono disponibili due funzioni per verificare i valori mancanti. Per calcolare la somma, è sufficiente utilizzare la funzione `.sum()`. In generale, esistono quindi due opzioni per visualizzare il numero di NaN per ciascuna colonna:

```python
data.isna().sum()
# Or
data.isnull().sum()
```

Niente di complicato. Passiamo all'esercizio.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


def series_equal(s1, s2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÐºÐ° ÑÑÐ²Ð½Ð¾ÑÑÑ Series Ð½ÐµÐ·Ð°Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ´ ÑÐ¾ÑÑÑÐ²Ð°Ð½Ð½Ñ ÑÐ½Ð´ÐµÐºÑÑ."""
    try:
        s1_sorted = s1.sort_index()
        s2_sorted = s2.sort_index()
        return s1_sorted.equals(s2_sorted)
    except Exception:
        return False


class TestMissingValues(unittest.TestCase):
    def test_missing_values_count(self):
        """
        1. Calculate the number of missing values for the dataset.
        """
        import user_code

        # reference
        url = "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic_0.csv"
        df = pd.read_csv(url)
        ref = df.isna().sum()

        # Ð·Ð½Ð°Ð¹Ð´ÐµÐ¼Ð¾ Series ÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑÑÐ²Ð°ÑÐ°
        user_series = None
        for var_name, var_val in user_code.__dict__.items():
            if isinstance(var_val, pd.Series) and var_val.shape == ref.shape:
                if series_equal(var_val, ref):
                    user_series = var_val
                    break

        assert user_series is not None, "No Series with correct missing values count found."

        _dynamic_test(
            self,
            True,
            "The number of missing values for each column is calculated correctly.",
            "The missing values count is incorrect. Use data.isna().sum() or similar."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_print_output(self):
        """
        2. Output the result of missing values calculation.
        """
        import user_code

        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output

        # find printed Series
        if hasattr(user_code, "Nan"):
            print(user_code.Nan)
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The missing values count is printed correctly.",
            "The output is missing. Use print(...) to display the result."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Questo corso contiene molte funzioni utili per un futuro data analyst. Imparerai diversi modi per estrarre dati e persino impostare condizioni su di essi. Successivamente, acquisirai familiarità con i metodi di raggruppamento dei dati. Inoltre, apprenderai come preprocessare i dati. Ogni sezione dispone del proprio set di dati, rendendo il corso coinvolgente.

Questa sezione ti insegnerà come visualizzare colonne specifiche tramite i loro titoli o indici. Inoltre, verranno illustrate le modalità di selezione delle righe tramite indici.

Qui imparerai come estrarre dati che soddisfano condizioni specifiche. Inoltre, apprenderai come combinarle e persino crearne di proprie.

In questa sezione, amplierai le tue conoscenze sull'impostazione di diverse condizioni sui dati. Imparerai a verificare se i tuoi dati sono in un elenco definito di valori o compresi tra due valori. Imparerai inoltre come individuare i valori massimi e minimi.

Questa sezione è una delle più affascinanti del corso. Qui verrà illustrato come raggruppare i dati in modi diversi. Sarà utile per lavorare come data analyst e ottenere informazioni su gruppi di dati specifici.

Questa sezione è una delle più significative per un data analyst, poiché se i dati contengono valori mancanti o in formato errato, sarà impossibile lavorarci. Pertanto, qui si apprenderà come gestire tali valori inappropriati.

Calcolo del Numero di Valori Mancanti

Soluzione

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