Python Pandas - NaN 값도 고려하여 Index 객체의 고유 값 수를 포함하는 시리즈 반환

index.value_counts()를 사용하여 NaN 값과 함께 Index 개체의 고유 값 개수를 포함하는 시리즈를 반환하려면 방법. 매개변수 dropna 설정 값이 False인 경우 .

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다. -

import pandas as pd
import numpy as np

일부 NaN 값으로 Pandas 인덱스 만들기 -

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

팬더 인덱스 표시 -

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

value_counts()를 사용하여 고유한 값의 개수입니다. "dropna" 매개변수의 "False" 값을 사용하여 NaN도 고려 -

index.value_counts(dropna=False)

예시

다음은 코드입니다 -

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))

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

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