NaN মান বিবেচনা করে ইন্ডেক্স অবজেক্ট থেকে অনন্য মানের গণনা সিরিজ আকারে ফেরত দিতে, index.value_counts() মেথড ব্যবহার করুন। dropna প্যারামিটার False মান দিন।
প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি
import pandas as pd
import numpy as npকিছু NaN মানসহ প্যান্ডাস ইন্ডেক্স তৈরি
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])প্যান্ডাস ইন্ডেক্স প্রদর্শন
print("প্যান্ডাস ইন্ডেক্স...\n", index)value_counts() ব্যবহার করে অনন্য মানের গণনা। dropna=False দিয়ে NaNও গণনা করা
index.value_counts(dropna=False)সম্পূর্ণ উদাহরণ
import pandas as pd
import numpy as np
# কিছু NaN মানসহ প্যান্ডাস ইন্ডেক্স তৈরি
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])
# প্যান্ডাস ইন্ডেক্স প্রদর্শন
print("প্যান্ডাস ইন্ডেক্স...\n", index)
# ইন্ডেক্সে এলিমেন্টের সংখ্যা ফেরত দাও
print("\nইন্ডেক্সে এলিমেন্টের সংখ্যা...\n", index.size)
# ডেটার dtype ফেরত দাও
print("\nDtype অবজেক্ট...\n", index.dtype)
# value_counts() ব্যবহার করে অনন্য মানের গণনা
# dropna প্যারামিটার "False" মান দিয়ে NaNও গণনা করা
print("\nNaN সহ অনন্য মানের গণনা...\n", index.value_counts(dropna=False))আউটপুট
প্যান্ডাস ইন্ডেক্স... Float64Index([50.0, 10.0, 70.0, nan, 90.0, 50.0, nan, nan, 30.0], dtype='float64') ইন্ডেক্সে এলিমেন্টের সংখ্যা... 9 Dtype অবজেক্ট... float64 NaN সহ অনন্য মানের গণনা... NaN 3 50.0 2 10.0 1 70.0 1 90.0 1 30.0 1 dtype: int64
