একটি কলামে NaN সংঘটন গণনা করতে, isna() ব্যবহার করুন। মান যোগ করতে এবং গণনা খুঁজে পেতে যোগফল() ব্যবহার করুন।
প্রথমে, আসুন আমরা প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলিকে তাদের নিজ নিজ উপনামের সাথে আমদানি করি -
import pandas as pd import numpy as np
একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করুন। আমরা “Units_Sold” কলামে Numpy np.inf ব্যবহার করে NaN মান সেট করেছি −
dataFrame = 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],"Units_Sold": [ 100, np.NaN, 150, np.NaN, 200, np.NaN]
}) "Units_Sold" −
কলাম থেকে NaN মান গণনা করুনdataFrame["Units_Sold"].isna().sum()
উদাহরণ
নিম্নলিখিত কোড -
import pandas as pd
import numpy as np
# creating dataframe
dataFrame = 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],"Units_Sold": [ 100, np.NaN, 150, np.NaN, 200, np.NaN]
})
print("Dataframe...\n",dataFrame)
# count NaN values from column "Units_Sol"
count = dataFrame["Units_Sold"].isna().sum()
print("\nCount of NaN values in column Units_Sold...\n",count) আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেDataframe... Car Cubic_Capacity Reg_Price Units_Sold 0 BMW 2000 7000 100.0 1 Lexus 1800 1500 NaN 2 Tesla 1500 5000 150.0 3 Mustang 2500 8000 NaN 4 Mercedes 2200 9000 200.0 5 Jaguar 3000 6000 NaN Count of NaN values in column Units_Sold... 3
