অনুমান করুন, আপনার কাছে একটি ডেটাফ্রেম আছে এবং অনুপস্থিত মান কলামের সর্বনিম্ন সংখ্যা হল,
DataFrame is: Id Salary Age 0 1.0 20000.0 22.0 1 2.0 NaN 23.0 2 3.0 50000.0 NaN 3 NaN 40000.0 25.0 4 5.0 80000.0 NaN 5 6.0 NaN 25.0 6 7.0 350000.0 26.0 7 8.0 55000.0 27.0 8 9.0 60000.0 NaN 9 10.0 70000.0 24.0 lowest missing value column is: Id
এটি সমাধান করার জন্য, আমরা নীচে দেওয়া পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করব -
সমাধান
-
তিনটি কলাম আইডি, বেতন এবং বয়স
সহ একটি ডেটাফ্রেম সংজ্ঞায়িত করুন -
সমস্ত সারি থেকে শূন্য মানের সমষ্টি পরীক্ষা করতে ল্যাম্বডা ফাংশনের ভিতরে df.apply() সেট করুন
df = df.apply(lambda x: x.isnull().sum(),axis=0)
-
অবশেষে, df.idxmin()
ব্যবহার করে df থেকে সর্বনিম্ন মান প্রিন্ট করুন
df.idxmin()
উদাহরণ
আরো ভালোভাবে বোঝার জন্য নিচের কোডটি দেখি -
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3,np.nan,5,6,7,8,9,10], 'Salary':[20000,np.nan,50000,40000,80000,np.nan,350000,55000,60000,70000], 'Age': [22,23,np.nan,25,np.nan,25,26,27,np.nan,24] }) print("DataFrame is:\n",df) df = df.apply(lambda x: x.isnull().sum(),axis=0) print("lowest missing value column is:",df.idxmin())
আউটপুট
DataFrame is: Id Salary Age 0 1.0 20000.0 22.0 1 2.0 NaN 23.0 2 3.0 50000.0 NaN 3 NaN 40000.0 25.0 4 5.0 80000.0 NaN 5 6.0 NaN 25.0 6 7.0 350000.0 26.0 7 8.0 55000.0 27.0 8 9.0 60000.0 NaN 9 10.0 70000.0 24.0 lowest missing value column is: Id