कॉलम में NaN घटनाओं को गिनने के लिए isna() का उपयोग करें। मान जोड़ने और गिनती खोजने के लिए sum() का उपयोग करें।
सबसे पहले, आइए आवश्यक लाइब्रेरी को उनके संबंधित उपनामों के साथ आयात करें:
import pandas as pd import numpy as np
एक DataFrame बनाएं। हमने Numpy np.inf का उपयोग करके "Units_Sold" कॉलम में NaN मान सेट किए हैं:
dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],
"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],
"Units_Sold": [100, np.NaN, 150, np.NaN, 200, np.NaN]})कॉलम "Units_Sold" से NaN मान गिनें:
dataFrame["Units_Sold"].isna().sum()
उदाहरण
कोड निम्नलिखित है:
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame बनाना
dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],
"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],
"Units_Sold": [100, np.NaN, 150, np.NaN, 200, np.NaN]})
print("Dataframe...\n", dataFrame)
# कॉलम "Units_Sold" से NaN मान गिनें
count = dataFrame["Units_Sold"].isna().sum()
print("\nCount of NaN values in column Units_Sold...\n", count)आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा:
Dataframe... Car Cubic_Capacity Reg_Price Units_Sold 0 BMW 2000 7000 100.0 1 Lexus 1800 1500 NaN 2 Tesla 1500 5000 150.0 3 Mustang 2500 8000 NaN 4 Mercedes 2200 9000 200.0 5 Jaguar 3000 6000 NaN Count of NaN values in column Units_Sold... 3
