Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Leer Het Berekenen van het Aantal Ontbrekende Waarden | Gegevens Preprocessen
Geavanceerde Technieken in Pandas

bookHet Berekenen van het Aantal Ontbrekende Waarden

Het is belangrijk op te merken dat het niet handig is om elke waarde van de dataset afzonderlijk te controleren op NaN. Het is handiger om het aantal ontbrekende waarden te bekijken om te bepalen in welke kolommen NaN's voorkomen. Zoals je je herinnert, zijn er twee functies om ontbrekende waarden te controleren. Om de som te berekenen, gebruik je eenvoudig de .sum() functie. In het algemeen zijn er dus twee opties om het aantal NaN's per kolom weer te geven:

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

Geen ingewikkelde zaken. Laten we doorgaan met de opdracht.

Taak

Swipe to start coding

  1. Bereken het aantal ontbrekende waarden in de dataset met behulp van een van de genoemde functies.
  2. Geef het resultaat weer.

Probeer zelf conclusies te trekken.

Oplossing

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 5. Hoofdstuk 2
single

single

Vraag AI

expand

Vraag AI

ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

Suggested prompts:

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?

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

bookHet Berekenen van het Aantal Ontbrekende Waarden

Veeg om het menu te tonen

Het is belangrijk op te merken dat het niet handig is om elke waarde van de dataset afzonderlijk te controleren op NaN. Het is handiger om het aantal ontbrekende waarden te bekijken om te bepalen in welke kolommen NaN's voorkomen. Zoals je je herinnert, zijn er twee functies om ontbrekende waarden te controleren. Om de som te berekenen, gebruik je eenvoudig de .sum() functie. In het algemeen zijn er dus twee opties om het aantal NaN's per kolom weer te geven:

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

Geen ingewikkelde zaken. Laten we doorgaan met de opdracht.

Taak

Swipe to start coding

  1. Bereken het aantal ontbrekende waarden in de dataset met behulp van een van de genoemde functies.
  2. Geef het resultaat weer.

Probeer zelf conclusies te trekken.

Oplossing

Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 5. Hoofdstuk 2
single

single

some-alt