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Aprenda Sum() e Count() | Analisando os Dados
Primeiros Passos com Pandas

bookSum() e Count()

O pandas oferece o método count(), que conta todas as células não nulas (nem None nem NaN) para cada coluna.

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

Para encontrar a contagem de valores não nulos em uma coluna específica, utilize a seguinte sintaxe:

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

O pandas também fornece o método sum(). Esse método calcula a soma dos valores de cada coluna, mas funciona apenas com colunas numéricas ou booleanas.

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

Como o método isna() retorna um DataFrame booleano, é possível utilizar a seguinte sintaxe para calcular o número de valores ausentes em cada uma das colunas:

missing_values_count = df.isna().sum()

Para encontrar a soma dos valores em uma coluna específica, utilize a seguinte sintaxe:

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

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Você recebe um DataFrame chamado audi_cars.

  • Obtenha a contagem de células não nulas em cada coluna e armazene o resultado na variável number_of_cells.
  • Calcule o preço total (utilizando a coluna 'price') de todos os carros no DataFrame e armazene o resultado na variável total_price.
  • Identifique o número de valores ausentes em cada coluna e armazene o resultado na variável null_count.

Solução

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 14
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Suggested prompts:

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()

Para encontrar a contagem de valores não nulos em uma coluna específica, utilize a seguinte sintaxe:

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

O pandas também fornece o método sum(). Esse método calcula a soma dos valores de cada coluna, mas funciona apenas com colunas numéricas ou booleanas.

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

Como o método isna() retorna um DataFrame booleano, é possível utilizar a seguinte sintaxe para calcular o número de valores ausentes em cada uma das colunas:

missing_values_count = df.isna().sum()

Para encontrar a soma dos valores em uma coluna específica, utilize a seguinte sintaxe:

df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
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  • Calcule o preço total (utilizando a coluna 'price') de todos os carros no DataFrame e armazene o resultado na variável total_price.
  • Identifique o número de valores ausentes em cada coluna e armazene o resultado na variável null_count.

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