Sum() та Count()
pandas
пропонує метод count()
, який рахує всі ненульові клітинки (ні None
, ні NaN
) для кожного стовпця.
df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df.count()
Щоб знайти кількість ненульових значень у конкретному стовпці, використовуйте наступний синтаксис:
df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df['name of the column'].count()
pandas
також надає метод sum()
. Цей метод обчислює суму значень для кожного стовпця, але він працює лише з числовими або булевими стовпцями.
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()
Оскільки метод isna()
повертає булевий DataFrame, ви можете використовувати наступний синтаксис для обчислення кількості відсутніх значень для кожного зі стовпців:
missing_values_count = df.isna().sum()
Щоб знайти суму значень у певному стовпці, використовуйте наступний синтаксис:
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
Swipe to start coding
Дано DataFrame audi_cars
:
- Визначте кількість ненульових клітинок у кожному стовпці.
- Обчисліть загальну ціну (використовуючи стовпець
price
) для всіх автомобілів у DataFrame. - Визначте кількість відсутніх значень у кожному стовпці.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
How can I count non-null values for all columns in my DataFrame?
How do I count non-null values in a specific column?
How can I find the sum of values in a column?
How do I count missing values in each column?
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Sum() та Count()
Свайпніть щоб показати меню
pandas
пропонує метод count()
, який рахує всі ненульові клітинки (ні None
, ні NaN
) для кожного стовпця.
df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df.count()
Щоб знайти кількість ненульових значень у конкретному стовпці, використовуйте наступний синтаксис:
df = pd.read_csv(file.csv)
number_of_cells = df['name of the column'].count()
pandas
також надає метод sum()
. Цей метод обчислює суму значень для кожного стовпця, але він працює лише з числовими або булевими стовпцями.
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df.sum()
Оскільки метод isna()
повертає булевий DataFrame, ви можете використовувати наступний синтаксис для обчислення кількості відсутніх значень для кожного зі стовпців:
missing_values_count = df.isna().sum()
Щоб знайти суму значень у певному стовпці, використовуйте наступний синтаксис:
df = pd.read_csv(file.csv)
total = df['name of the column'].sum()
Swipe to start coding
Дано DataFrame audi_cars
:
- Визначте кількість ненульових клітинок у кожному стовпці.
- Обчисліть загальну ціну (використовуючи стовпець
price
) для всіх автомобілів у DataFrame. - Визначте кількість відсутніх значень у кожному стовпці.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
Awesome!
Completion rate improved to 3.03single