परिचय
इंडेक्स ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की गणना (काउंट) वाली सीरीज प्राप्त करने के लिए, NaN मानों को भी शामिल करते हुए, index.value_counts() मेथड का उपयोग करें और dropna=False पैरामीटर सेट करें।
आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import pandas as pd
import numpy as npकुछ NaN मानों वाला पैंडास इंडेक्स बनाएं
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें
print("पैंडास इंडेक्स...\n", index)NaN सहित अद्वितीय मानों की गणना करें
value_counts() का उपयोग करके अद्वितीय मानों की गणना करें। NaN को शामिल करने के लिए "dropna" पैरामीटर का "False" मान उपयोग करें।
index.value_counts(dropna=False)पूर्ण उदाहरण
import pandas as pd
import numpy as np
# कुछ NaN मानों वाला पैंडास इंडेक्स बनाएं
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])
# पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें
print("पैंडास इंडेक्स...\n", index)
# इंडेक्स में तत्वों की संख्या लौटाएं
print("\nइंडेक्स में तत्वों की संख्या...\n", index.size)
# डेटा का dtype लौटाएं
print("\nDtype ऑब्जेक्ट...\n", index.dtype)
# value_counts() का उपयोग करके अद्वितीय मानों की गणना
# "dropna" पैरामीटर के "False" मान का उपयोग करके NaN को भी शामिल करें
print("\nNaN के साथ अद्वितीय मानों की गणना प्राप्त करें...\n", index.value_counts(dropna=False))आउटपुट
पैंडास इंडेक्स... Float64Index([50.0, 10.0, 70.0, nan, 90.0, 50.0, nan, nan, 30.0], dtype='float64') इंडेक्स में तत्वों की संख्या... 9 Dtype ऑब्जेक्ट... float64 NaN के साथ अद्वितीय मानों की गणना प्राप्त करें... NaN 3 50.0 2 10.0 1 70.0 1 90.0 1 30.0 1 dtype: int64
व्याख्या
- NaN 3 बार आता है → सबसे ऊपर।
- 50.0 दो बार आता है।
- बाकी मान एक-एक बार।
- डिफ़ॉल्ट
dropna=TrueNaN को बाहर कर देता है। - परिणाम गणना के अवरोही क्रम में सॉर्टेड होता है।
