সূচক অবজেক্ট থেকে NaN মান বিবেচনা করে index.value_counts() এর সাথে অনন্য মানের সংখ্যা সম্বলিত একটি সিরিজ ফেরত দিতে পদ্ধতি প্যারামিটার ড্রপনা সেট করুন মিথ্যা মান সহ .
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -
import pandas as pd import numpy as np
কিছু NaN মান সহ পান্ডাস সূচক তৈরি করা হচ্ছে -
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])
পান্ডাস সূচক প্রদর্শন করুন -
print("Pandas Index...\n",index) value_count() ব্যবহার করে অনন্য মানের গণনা। "ড্রপনা" প্যারামিটারের "ফলস" মান ব্যবহার করার পাশাপাশি NaN বিবেচনা করা −
index.value_counts(dropna=False)
উদাহরণ
নিম্নলিখিত কোড -
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)) আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেPandas 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: int64দিয়ে অনন্য মান গণনা পান
