पायथन में प्रोग्राम लिखें ताकि दिए गए डेटाफ्रेम में न्यूनतम लापता मान वाले कॉलम का पता लगाया जा सके

मान लीजिए आपके पास एक डेटाफ्रेम है और न्यूनतम लापता मान वाला कॉलम है:

DataFrame is:    Id   Salary   Age
0 1.0  20000.0  22.0
1 2.0  NaN      23.0
2 3.0  50000.0  NaN
3 NaN  40000.0  25.0
4 5.0  80000.0  NaN
5 6.0  NaN      25.0
6 7.0  350000.0 26.0
7 8.0  55000.0  27.0
8 9.0  60000.0  NaN
9 10.0 70000.0  24.0
lowest missing value column is: Id

इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे:

समाधान

• तीन कॉलम Id, Salary और Age के साथ एक डेटाफ्रेम परिभाषित करें

• सभी पंक्तियों से नल मानों के योग की जांच करने के लिए लैम्ब्डा फ़ंक्शन के अंदर df.apply() सेट करें

df = df.apply(lambda x: x.isnull().sum(), axis=0)

• अंत में, df.idxmin() का उपयोग करके df से न्यूनतम मान प्रिंट करें

df.idxmin()

उदाहरण

बेहतर समझ के लिए नीचे दिए गए कोड को देखें:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3,np.nan,5,6,7,8,9,10],
                   'Salary':[20000,np.nan,50000,40000,80000,np.nan,350000,55000,60000,70000],
                   'Age': [22,23,np.nan,25,np.nan,25,26,27,np.nan,24]})
print("DataFrame is:\n", df)
df = df.apply(lambda x: x.isnull().sum(), axis=0)
print("lowest missing value column is:", df.idxmin())

आउटपुट

DataFrame is:    Id   Salary   Age
0 1.0  20000.0  22.0
1 2.0  NaN      23.0
2 3.0  50000.0  NaN
3 NaN  40000.0  25.0
4 5.0  80000.0  NaN
5 6.0  NaN      25.0
6 7.0  350000.0 26.0
7 8.0  55000.0  27.0
8 9.0  60000.0  NaN
9 10.0 70000.0  24.0
lowest missing value column is: Id