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Lernen Berechnung der Anzahl Fehlender Werte | Datenvorverarbeitung
Fortgeschrittene Techniken in Pandas

bookBerechnung 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 zweckmäßiger, die Anzahl der fehlenden Werte zu ermitteln, um die Spalten mit NaNs zu identifizieren. Wie bereits bekannt, stehen zwei Funktionen zur Verfügung, um fehlende Werte zu überprüfen. Zur Berechnung der Summe kann einfach die Funktion .sum() verwendet werden. Insgesamt gibt es somit zwei Möglichkeiten, die Anzahl der NaNs pro Spalte auszugeben:

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

Keine komplizierten Schritte. Weiter zur Aufgabe.

Aufgabe

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  1. Berechnung der Anzahl fehlender Werte im Datensatz mit einer der genannten Funktionen.
  2. Ausgabe des Ergebnisses.

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Abschnitt 5. Kapitel 2
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data.isna().sum()
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