Как исключить пропуски данных при подсчете значений в Pandas?

Для исключения пропусков данных при подсчёте значений в Pandas можно использовать следующие методы:

• isnull(). konstantinklepikov.github.io datascienceparichay.com Генерирует булеву маску для отсутствующих значений. konstantinklepikov.github.io Чтобы подсчитать количество пропущенных значений в каждом столбце, нужно использовать функцию sum(). datascienceparichay.com Пример синтаксиса: df.isnull().sum(). datascienceparichay.com
• dropna(). konstantinklepikov.github.io dzen.ru Фильтрует данные по отсутствующим значениям. konstantinklepikov.github.io Можно задать дополнительные параметры, например, how=’any’ (по умолчанию) или thresh (задает минимальное значение непустых значений, выше которого строки/столбцы не отбрасываются). konstantinklepikov.github.io
• fillna(). konstantinklepikov.github.io dzen.ru Заменяет пропуски с возвратом копии. konstantinklepikov.github.io Есть несколько аргументов, которые определяют, какими значениями будут заполняться пропуски (предыдущими или последующими в массиве). konstantinklepikov.github.io Примеры аргументов: method=’ffill’ и method=’bfill’. konstantinklepikov.github.io
• info(). habr.com datascienceparichay.com Показывает информацию о наборе данных, индекс, столбцы и тип данных, ненулевые значения и использование памяти. habr.com Если количество ненулевых значений в столбце равно количеству строк в датафрейме, то пропусков нет. datascienceparichay.com