একটি প্রদত্ত ডেটাফ্রেমে কোন কলামে ন্যূনতম সংখ্যক অনুপস্থিত মান রয়েছে তা খুঁজে পেতে পাইথনে একটি প্রোগ্রাম লিখুন

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