Sum() et Count()
pandas offre 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 trouver le nombre de valeurs non-nulles dans une colonne spécifique, utilisez 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 ne fonctionne qu'avec les colonnes numériques ou booléennes.
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()
Étant donné que la méthode isna() renvoie un DataFrame booléen, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour calculer le nombre de valeurs manquantes pour chacune des colonnes :
missing_values_count = df.isna().sum()
Pour trouver la somme des valeurs dans une colonne particulière, utilisez la syntaxe suivante :
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
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Étant donné le DataFrame audi_cars :
- Déterminez le nombre de cellules non nulles dans chaque colonne.
- Calculez le prix total (en utilisant la colonne
price) pour toutes les voitures dans le DataFrame. - Identifiez le nombre de valeurs manquantes dans chaque colonne.
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df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df.count()
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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 ne fonctionne qu'avec les colonnes numériques ou booléennes.
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()
Étant donné que la méthode isna() renvoie un DataFrame booléen, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour calculer le nombre de valeurs manquantes pour chacune des colonnes :
missing_values_count = df.isna().sum()
Pour trouver la somme des valeurs dans une colonne particulière, utilisez la syntaxe suivante :
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
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