Berechnung der Anzahl Fehlender Werte
Es sollte beachtet werden, dass es nicht praktikabel ist, jeden Wert des Datensatzes einzeln auf NaN zu überprüfen. Es ist wesentlich bequemer, die Anzahl der fehlenden Werte anzuzeigen, um die Spalten mit NaNs zu identifizieren.
Wie bereits bekannt, stehen zwei Funktionen zur Verfügung, um fehlende Werte zu überprüfen. Um die Summe zu berechnen, kann einfach die Funktion .sum() verwendet werden. Im Allgemeinen gibt es somit zwei Möglichkeiten, die Anzahl der NaNs pro Spalte auszugeben:
data.isna().sum()
# Or
data.isnull().sum()
Soweit nichts Kompliziertes. Fahren wir mit der Aufgabe fort.
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- Die Anzahl der fehlenden Werte im Datensatz mit einer der genannten Funktionen berechnen.
- Das Ergebnis ausgeben.
Versuchen Sie, eigene Schlussfolgerungen zu ziehen.
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