Pandas Count Nan
Este artículo de Pandas discutirá cómo puede determinar el número de valores NAN en un marco de datos de Pandas.
Función pandas isnull ()
La función isNull () en pandas nos permite determinar los valores faltantes en un conjunto de datos. Por ejemplo, podemos usar esta función para obtener el número de elementos nan en un marco de datos de pandas.
Considere el ejemplo del marco de datos que se muestra a continuación:
| 1 2 3 4 5 | # importar pandas y numpy importar pandas como PD importar numpy como np DF = PD.DataFrame ([[1,2, NP.nan, 3, 4, np.nan, 5, np.yaya]]) df |
Lo anterior crea un marco de datos simple que contiene valores NAN.
Pandas Count Nan en columna
Para contar el número de valores NAN en una sola columna, podemos hacer:
| 1 | print (f "nulo: df [2].es nulo().suma()") |
En el ejemplo anterior, usamos las funciones isNull () y suma () para determinar el número de elementos en la columna número 2.
El código anterior debería devolver:
| 1 | NULL: 1 |
Pandas Count Nan en DataFrame
Para obtener el número de valores NAN en todo el marco de datos, podemos hacer:
| 1 | imprimir (f "nan: df.es nulo().suma().suma()") |
Esto devuelve el número de valores NAN en el marcado de datos especificado.
| 1 | Nan: 3 |
Pandas Count Nan en fila
Para encontrar el número de valores NAN seguidos, podemos usar las funciones LOC y SUM como se muestra en el siguiente ejemplo:
| 1 | imprimir (f "nan en fila (0): df.Loc [0].es nulo().suma()") |
Lo anterior debe devolver el número de valores NAN en la fila en el índice 0.
| 1 | Nan en fila (0): 3 |
Conclusión
Usando esta guía, aprendió cómo determinar el número de valores de NAN en una columna DataFrame, DataFrame completo y en una sola fila.
Gracias por leer!!