पायथन पंडों - NaN मानों को ध्यान में रखते हुए इंडेक्स ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की संख्या वाली एक श्रृंखला लौटाएं

NaN मानों के साथ-साथ index.value_counts() पर विचार करते हुए अनुक्रमणिका ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की संख्या वाली श्रृंखला वापस करने के लिए तरीका। पैरामीटर सेट करें ड्रॉपना मान के साथ गलत ।

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import pandas as pd
import numpy as np

कुछ NaN मानों के साथ-साथ पंडों का अनुक्रमणिका बनाना -

index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])

पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें -

print("Pandas Index...\n",index)

value_counts() का उपयोग करके अद्वितीय मानों की गणना। NaN को ध्यान में रखते हुए "ड्रॉपना" पैरामीटर के "गलत" मान का उपयोग करना -

index.value_counts(dropna=False)

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd
import numpy as np

# Creating Pandas index with some NaN values as well
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])

# Display the Pandas index
print("Pandas Index...\n",index)

# Return the number of elements in the Index
print("\nNumber of elements in the index...\n",index.size)

# Return the dtype of the data
print("\nThe dtype object...\n",index.dtype)

# count of unique values using value_counts()
# considering NaN as well using the "False" value of the "dropna" parameter
print("\nGet the count of unique values with NaN...\n",index.value_counts(dropna=False))

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

Pandas Index...
Float64Index([50.0, 10.0, 70.0, nan, 90.0, 50.0, nan, nan, 30.0], dtype='float64')

Number of elements in the index...
9

The dtype object...
float64

Get the count of unique values with NaN...
NaN   3
50.0  2
10.0  1
70.0  1
90.0  1
30.0  1
dtype: int64