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Fortgeschrittene Techniken in Pandas
Fortgeschrittene Techniken in Pandas
Berechnung der Anzahl Fehlender Werte
Es sollte beachtet werden, dass es nicht praktisch ist, jeden Wert des Datensatzes auf NaN zu überprüfen. Es ist praktischer, die Anzahl der fehlenden Werte zu sehen, um die Spalten zu identifizieren, in denen wir NaNs haben.
Wie Sie sich erinnern, haben wir zwei Funktionen, um die fehlenden Werte zu überprüfen. Um die Summe zu berechnen, verwenden Sie einfach die .sum() Funktion. Im Allgemeinen haben wir also 2 Möglichkeiten, die Anzahl der NaNs für jede Spalte auszugeben:
Okay, nichts Kompliziertes. Lassen Sie uns zur Aufgabe übergehen.
Swipe to start coding
- Berechnen Sie die Anzahl der fehlenden Werte für den Datensatz mit einer der genannten Funktionen.
- Geben Sie das Ergebnis aus.
Versuchen Sie, Ihre eigenen Schlussfolgerungen zu ziehen.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
Berechnung der Anzahl Fehlender Werte
Es sollte beachtet werden, dass es nicht praktisch ist, jeden Wert des Datensatzes auf NaN zu überprüfen. Es ist praktischer, die Anzahl der fehlenden Werte zu sehen, um die Spalten zu identifizieren, in denen wir NaNs haben.
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