Wie man die NaN-Vorkommen in einer Spalte im Pandas-DataFrame zählt

1. isna() Methode zur Zählung von NaN in einer oder mehreren Spalten
2. Subtrahieren Sie die Anzahl der Nicht-NaN-Vorkommen von der Gesamtlänge, um die NaN-Vorkommen zu zählen
3. df.isnull().sum() Methode zur Zählung der NaN-Vorkommen
4. Zählen Sie NaN-Vorkommen im gesamten Pandas- DataFrame

Wir werden die Methoden zur Zählung der NaN-Vorkommen in einer Spalte im Pandas- DataFrame vorstellen. Es gibt viele Lösungen, darunter die isna() Methode für eine oder mehrere Spalten, durch Subtraktion der Gesamtlänge von der Anzahl der NaN Vorkommen, durch die Verwendung der value_counts Methode und durch die Verwendung der df.isnull().sum() Methode.

Wir werden auch die Methode zur Berechnung der Gesamtzahl der NaN-Vorkommen im gesamten Pandas- Dataframe vorstellen.

isna() Methode zur Zählung von NaN in einer oder mehreren Spalten

Wir können die insna()-Methode verwenden (Pandas-Versionen > 0.21.0) und dann summieren, um die NaN-Vorkommen zu zählen. Für eine Spalte werden wir wie folgt vorgehen:

import pandas as pd
s = pd.Series([
      1,2,3, np.nan, np.nan])
s.isna().sum()   
# or s.isnull().sum() for older pandas versions

Ausgabe:

2

Für mehrere Spalten funktioniert es auch:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'a':[1,2,np.nan], 
    'b':[np.nan,1,np.nan]})
df.isna().sum()

Ausgabe:

a    1
b    2
dtype: int64

Subtrahieren Sie die Anzahl der Nicht-NaN-Vorkommen von der Gesamtlänge, um die NaN-Vorkommen zu zählen

Wir können die Anzahl der NaN-Vorkommen in jeder Spalte erhalten, indem wir die Anzahl der Nicht-Nan-Vorkommen von der Länge des Dataframes subtrahieren:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    (1,2,None),
    (None,4,None),
    (5,None,7),
    (5,None,None)], 
    columns=['a','b','d'], 
    index = ['A', 'B','C','D'])
print(df)
print(len(df)-df.count())

Ausgabe:

     a    b    d
A  1.0  2.0  NaN
B  NaN  4.0  NaN
C  5.0  NaN  7.0
D  5.0  NaN  NaN
a    1
b    2
d    3
dtype: int64

df.isnull().sum() Methode zur Zählung der NaN-Vorkommen

Wir können die Anzahl der NaN-Vorkommen in jeder Spalte erhalten, indem wir die df.isnull().sum() Methode verwenden. Wenn wir die axis=0 innerhalb der Summe-Methode übergeben haben, gibt sie die Anzahl der NaN-Vorkommen in jeder Spalte an. Wenn wir NaN-Vorkommen in jeder Zeile benötigen, setzen Sie axis=1.

Betrachten Sie den folgenden Code:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [(1,2,None),
    (None,4,None),
    (5,None,7),
    (5,None,None)],
    columns=['a','b','d'],
    index = ['A', 'B','C','D'])

print('NaN occurrences in Columns:')
print(df.isnull().sum(axis = 0))
print('NaN occurrences in Rows:')
print(df.isnull().sum(axis = 1))

Ausgabe:

NaN occurrences in Columns:
a    1
b    2
d    3
dtype: int64
NaN occurrences in Rows:
A    1
B    2
C    1
D    2
dtype: int64

Zählen Sie NaN-Vorkommen im gesamten Pandas- DataFrame

Um die Gesamtzahl aller Nan-Vorkommen im DataFrame zu erhalten, verketten wir zwei .sum() Methoden miteinander:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [(1,2,None),
    (None,4,None),
    (5,None,7),
    (5,None,None)],
    columns=['a','b','d'],
    index = ['A', 'B','C','D'])

print('NaN occurrences in DataFrame:')
print(df.isnull().sum().sum())

Ausgabe:

NaN occurrences in DataFrame:
6

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