Sum() e Count()
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, use a seguinte sintaxe:
df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df['name of the column'].count()
pandas também fornece o método sum(). Este método calcula a soma dos valores para cada coluna, mas só funciona com colunas numéricas ou booleanas.
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()
Como o método isna() retorna um DataFrame booleano, você pode usar a seguinte sintaxe para calcular o número de valores ausentes para cada uma das colunas:
missing_values_count = df.isna().sum()
Para encontrar a soma dos valores em uma coluna específica, use a seguinte sintaxe:
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
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Dado o DataFrame audi_cars:
- Determine a contagem de células não nulas em cada coluna.
- Calcule o preço total (usando a coluna
price) para todos os carros no DataFrame. - Identifique o número de valores ausentes em cada coluna.
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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, use a seguinte sintaxe:
df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df['name of the column'].count()
pandas também fornece o método sum(). Este método calcula a soma dos valores para cada coluna, mas só funciona com colunas numéricas ou booleanas.
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()
Como o método isna() retorna um DataFrame booleano, você pode usar a seguinte sintaxe para calcular o número de valores ausentes para cada uma das colunas:
missing_values_count = df.isna().sum()
Para encontrar a soma dos valores em uma coluna específica, use a seguinte sintaxe:
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
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Dado o DataFrame audi_cars:
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- Calcule o preço total (usando a coluna
price) para todos os carros no DataFrame. - Identifique o número de valores ausentes em cada coluna.
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total = df.sum()
Como o método isna() retorna um DataFrame booleano, você pode usar a seguinte sintaxe para calcular o número de valores ausentes para cada uma das colunas:
missing_values_count = df.isna().sum()
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Dado o DataFrame audi_cars:
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