Advanced Techniques in pandas

Svep för att visa menyn

Calculating the Number of Missing Values

It should be noted that it isn't convenient to check each value of the dataset for the NaN. It is more convenient to see the number of missing values to conclude columns where we have NaNs. As you remember, we have two functions to check for the missing values. To calculate the sum, just use the .sum() function. Thus, in general, we have 2 options for outputting the number of NaNs for each column:


python

Okay, nothing complicated. Let's move on the task.

Uppgift

Swipe to start coding

Calculate the number of missing values for the dataset using one of the mentioned functions.
Output the result.

Try to draw your own conclusions.

Lösning

Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 5. Kapitel 2

single

Fråga AI

Fråga AI

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Calculating the Number of Missing Values

It should be noted that it isn't convenient to check each value of the dataset for the NaN. It is more convenient to see the number of missing values to conclude columns where we have NaNs. As you remember, we have two functions to check for the missing values. To calculate the sum, just use the .sum() function. Thus, in general, we have 2 options for outputting the number of NaNs for each column:


python

Okay, nothing complicated. Let's move on the task.

Uppgift

Swipe to start coding

Calculate the number of missing values for the dataset using one of the mentioned functions.
Output the result.

Try to draw your own conclusions.

Lösning

Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Svep för att visa menyn

some-alt