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

Es ist zu beachten, dass es nicht praktisch ist, jeden Wert des Datensatzes einzeln auf NaN zu überprüfen. Es ist bequemer, die Anzahl der fehlenden Werte zu sehen, um die Spalten mit NaNs zu identifizieren.
Wie du dich erinnerst, gibt es zwei Funktionen, um fehlende Werte zu überprüfen. Um die Summe zu berechnen, verwende einfach die Funktion `.sum()`. Im Allgemeinen gibt es also zwei Möglichkeiten, die Anzahl der NaNs für jede Spalte auszugeben:

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

Alles klar, nichts Kompliziertes. Gehen wir zur Aufgabe über.

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

Dieser Kurs enthält viele nützliche Funktionen für angehende Data Analysts. Sie lernen verschiedene Methoden zur Extraktion von Daten kennen und können sogar Bedingungen darauf anwenden. Anschließend werden Sie mit Methoden zur Gruppierung von Daten vertraut gemacht. Außerdem lernen Sie, wie man Daten vorverarbeitet. Jeder Abschnitt verfügt über einen eigenen Datensatz, sodass der Kurs spannend bleibt.

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie bestimmte Spalten anhand ihrer Titel oder Indizes ausgeben. Außerdem machen Sie sich mit den Methoden vertraut, mit denen Sie Zeilen anhand von Indizes auswählen können.

Hier lernen Sie, wie man Daten extrahiert, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Außerdem lernen Sie, wie man diese kombiniert und sogar eigene Bedingungen erstellt.

In diesem Abschnitt erweitern Sie Ihr Wissen über das Festlegen verschiedener Datenbedingungen. Sie lernen, zu überprüfen, ob Ihre Daten in einer definierten Werteliste oder zwischen zwei Werten liegen. Sie erfahren außerdem, wie Sie die größten und kleinsten Werte finden.

Dieser Abschnitt ist einer der faszinierendsten des Kurses. Hier lernen Sie, wie Sie Daten auf verschiedene Arten gruppieren können. Dies wird Ihnen als Data Analyst helfen, Informationen über bestimmte Datengruppen zu ermitteln.

Dieser Abschnitt ist einer der wichtigsten für Datenanalysten, da es unmöglich ist, mit Daten zu arbeiten, wenn sie fehlende Werte oder ein falsches Format enthalten. Daher lernen Sie hier, wie man mit solchen ungeeigneten Werten umgeht.

Calculating the Number of Missing Values

Lösung