Calculando o Número de Valores Ausentes
É importante observar que não é conveniente verificar cada valor do conjunto de dados para identificar valores NaN. É mais prático visualizar a quantidade de valores ausentes para identificar as colunas que contêm NaNs.
Como mencionado anteriormente, existem duas funções para verificar valores ausentes. Para calcular o total, basta utilizar a função .sum(). Portanto, de modo geral, existem duas opções para exibir a quantidade de NaNs em cada coluna:
data.isna().sum()
# Or
data.isnull().sum()
Nada complicado. Vamos prosseguir para a tarefa.
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- Calcule o número de valores ausentes no conjunto de dados utilizando uma das funções mencionadas.
- Apresente o resultado.
Procure tirar suas próprias conclusões.
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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!
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É importante observar que não é conveniente verificar cada valor do conjunto de dados para identificar valores NaN. É mais prático visualizar a quantidade de valores ausentes para identificar as colunas que contêm NaNs.
Como mencionado anteriormente, existem duas funções para verificar valores ausentes. Para calcular o total, basta utilizar a função .sum(). Portanto, de modo geral, existem duas opções para exibir a quantidade de NaNs em cada coluna:
data.isna().sum()
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data.isnull().sum()
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