Puuttuvien Arvojen Määrän Laskeminen
On syytä huomioida, että ei ole kätevää tarkistaa jokaisen tietojoukon arvon kohdalla, onko kyseessä NaN. Käytännöllisempää on tarkastella puuttuvien arvojen määrää, jotta voidaan päätellä, missä sarakkeissa NaN-arvoja esiintyy.
Kuten muistatte, meillä on kaksi funktiota puuttuvien arvojen tarkistamiseen. Summan laskemiseen käytetään .sum()
-funktiota. Yleisesti ottaen meillä on siis kaksi vaihtoehtoa NaN-arvojen määrän näyttämiseen kullekin sarakkeelle:
data.isna().sum()
# Or
data.isnull().sum()
Ei mitään monimutkaista. Siirrytään seuraavaan tehtävään.
Swipe to start coding
- Laske puuttuvien arvojen määrä aineistossa käyttämällä jotakin mainituista funktioista.
- Tulosta tulos.
Pyri tekemään omia johtopäätöksiäsi.
Ratkaisu
Kiitos palautteestasi!
single
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Can you explain the difference between isna() and isnull()?
How can I interpret the output of these functions?
What should I do if I find columns with a lot of NaN values?
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Puuttuvien Arvojen Määrän Laskeminen
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
On syytä huomioida, että ei ole kätevää tarkistaa jokaisen tietojoukon arvon kohdalla, onko kyseessä NaN. Käytännöllisempää on tarkastella puuttuvien arvojen määrää, jotta voidaan päätellä, missä sarakkeissa NaN-arvoja esiintyy.
Kuten muistatte, meillä on kaksi funktiota puuttuvien arvojen tarkistamiseen. Summan laskemiseen käytetään .sum()
-funktiota. Yleisesti ottaen meillä on siis kaksi vaihtoehtoa NaN-arvojen määrän näyttämiseen kullekin sarakkeelle:
data.isna().sum()
# Or
data.isnull().sum()
Ei mitään monimutkaista. Siirrytään seuraavaan tehtävään.
Swipe to start coding
- Laske puuttuvien arvojen määrä aineistossa käyttämällä jotakin mainituista funktioista.
- Tulosta tulos.
Pyri tekemään omia johtopäätöksiäsi.
Ratkaisu
Kiitos palautteestasi!
single