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Apprendre Sum() et Count() | Analyse des Données
Premiers Pas Avec Pandas

bookSum() et Count()

pandas propose la méthode count(), qui compte toutes les cellules non nulles (ni None ni NaN) pour chaque colonne.

df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df.count()

Pour obtenir le nombre de valeurs non nulles dans une colonne spécifique, utiliser la syntaxe suivante :

df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df['name of the column'].count()

pandas fournit également la méthode sum(). Cette méthode calcule la somme des valeurs pour chaque colonne, mais elle fonctionne uniquement avec les colonnes numériques ou booléennes.

df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()

Comme la méthode isna() retourne un DataFrame booléen, il est possible d'utiliser la syntaxe suivante pour calculer le nombre de valeurs manquantes pour chacune des colonnes :

missing_values_count = df.isna().sum()

Pour obtenir la somme des valeurs d'une colonne spécifique, utilisez la syntaxe suivante :

df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
Tâche

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Vous disposez d'un DataFrame nommé audi_cars.

  • Obtenez le nombre de cellules non nulles dans chaque colonne et stockez le résultat dans la variable number_of_cells.
  • Calculez le prix total (en utilisant la colonne 'price') pour toutes les voitures du DataFrame et stockez le résultat dans la variable total_price.
  • Identifiez le nombre de valeurs manquantes dans chaque colonne et stockez le résultat dans la variable null_count.

Solution

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 14
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How can I count the number of non-null values in all columns?

How do I find the sum of values in a specific column?

How can I check for missing values in my DataFrame?

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df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df.count()

Pour obtenir le nombre de valeurs non nulles dans une colonne spécifique, utiliser la syntaxe suivante :

df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df['name of the column'].count()

pandas fournit également la méthode sum(). Cette méthode calcule la somme des valeurs pour chaque colonne, mais elle fonctionne uniquement avec les colonnes numériques ou booléennes.

df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()

Comme la méthode isna() retourne un DataFrame booléen, il est possible d'utiliser la syntaxe suivante pour calculer le nombre de valeurs manquantes pour chacune des colonnes :

missing_values_count = df.isna().sum()

Pour obtenir la somme des valeurs d'une colonne spécifique, utilisez la syntaxe suivante :

df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
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  • Obtenez le nombre de cellules non nulles dans chaque colonne et stockez le résultat dans la variable number_of_cells.
  • Calculez le prix total (en utilisant la colonne 'price') pour toutes les voitures du DataFrame et stockez le résultat dans la variable total_price.
  • Identifiez le nombre de valeurs manquantes dans chaque colonne et stockez le résultat dans la variable null_count.

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