열에서 NaN 발생 횟수를 계산하려면 isna()를 사용합니다. sum()을 사용하여 값을 더하고 개수를 찾습니다.
먼저 필요한 라이브러리를 해당 별칭과 함께 가져오도록 하겠습니다. −
pdimport numpy로 np로 팬더 가져오기
데이터프레임을 생성합니다. "Units_Sold" 열의 Numpy np.inf를 사용하여 NaN 값을 설정했습니다 -
dataFrame =pd.DataFrame({"자동차":['BMW', '렉서스', '테슬라', '머스탱', '메르세데스', '재규어'],"Cubic_Capacity":[2000, 1800, 1500 , 2500, 2200, 3000],"등록 가격":[7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],"판매 단위":[ 100, np.NaN, 150, 2000N] ) "Units_Sold" 열에서 NaN 값 계산 -
dataFrame["Units_Sold"].isna().sum()
예시
다음은 코드입니다 -
판다를 pdimport numpy로 np로 가져오기# creation dataframedataFrame =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],"단위_매도":NaN, 200, np.NaN]})print("Dataframe...\n",dataFrame)# "Units_Sol" 열의 NaN 값 개수 count =dataFrame["Units_Sold"].isna().sum()print( "\n열 Units_Sold의 NaN 값 개수...\n",count) 출력
이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -
Dataframe... 자동차 Cubic_Capacity Reg_Price Units_Sold0 BMW 2000 7000 100.01 Lexus 1800 1500 NaN2 Tesla 1500 5000 150.03 Napre3 머스탱 2500 8000 NaN49 00200의 NaNCount .