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
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Awesome!
Completion rate improved to 3.03Sum() 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
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Sum() 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
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
