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Pythonでプログラムを作成して、特定のデータフレームで欠落している値の数が最小の列を見つけます

データフレームがあり、欠落値列の最小数が

であると仮定します。 
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

これを解決するには、以下の手順に従います-

解決策

  • Id、Salary、Ageの3つの列でデータフレームを定義します

  • ラムダ関数内でdf.apply（）を設定して、すべての行のnull値の合計を確認します

df = df.apply(lambda x: x.isnull().sum(),axis=0)

  • 最後に、df.idxmin（）

    を使用してdfから最小値を出力します。 
df.idxmin()

例

理解を深めるために、以下のコードを見てみましょう-

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())

出力

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

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