पायथन - पांडस डेटाफ्रेम में कॉलम में NaN घटनाओं की गणना कैसे करें?

एक कॉलम में NaN आवृत्तियों की गणना करने के लिए, isna () का उपयोग करें। मानों को जोड़ने और गिनती खोजने के लिए योग () का उपयोग करें।

सबसे पहले, आइए आवश्यक पुस्तकालयों को उनके संबंधित उपनामों के साथ आयात करें -

import pandas as pd
import numpy as np

एक डेटाफ़्रेम बनाएँ। हमने "Units_Sold" कॉलम में Numpy np.inf का उपयोग करके NaN मान सेट किया है -

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 मानों की गणना करें -

dataFrame["Units_Sold"].isna().sum()

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd
import numpy as np

# creating dataframe
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)

# count NaN values from column "Units_Sol"
count = dataFrame["Units_Sold"].isna().sum()

print("\nCount of NaN values in column Units_Sold...\n",count)

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

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...
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