Compter les valeurs manquantes (isnull().sum())

Fonctions :

• isnull().sum()

  La fonction isnull().sum() permet de compter le nombre de valeurs manquantes dans un DataFrame. isnull() identifie les valeurs manquantes en renvoyant un DataFrame avec des valeurs booléennes (True pour les valeurs manquantes et False pour les autres). sum() permet ensuite de totaliser ces valeurs booléennes pour chaque colonne, où True est compté comme 1 et False comme 0.

  Importation :

  import pandas as pd

  Attributs :

  Paramètre	Type	Description	Valeur par défaut
  axis	int ou None	Permet de spécifier l'axe sur lequel effectuer la somme. 0 pour les lignes, 1 pour les colonnes.	None
  skipna	bool	Si True, ignore les valeurs NaN lors de la somme.	True

  Exemple de code :

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  import pandas as pd
  
  # Création d'un DataFrame exemple avec des valeurs manquantes
  data = {
      'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', None, 'Eva'],
      'Âge': [24, None, 35, 40, None],
      'Ville': ['Paris', 'Lyon', None, 'Nice', 'Bordeaux']
  }
  
  df = pd.DataFrame(data)
  
  # Compter les valeurs manquantes dans chaque colonne
  missing_values = df.isnull().sum()
  
  # Afficher le nombre de valeurs manquantes par colonne
  print(missing_values)

  

  Explication du code :

  import pandas as pd importe la bibliothèque pandas, qui permet de manipuler facilement des tableaux de données en Python.

  Création d'un DataFrame avec des valeurs manquantes

  Un dictionnaire data est défini avec trois colonnes : 'Nom', 'Âge' et 'Ville'. Certaines valeurs sont None, ce qui correspond à une donnée manquante.

  df = pd.DataFrame(data) crée un DataFrame à partir du dictionnaire.

  Comptage des valeurs manquantes

  df.isnull() crée un DataFrame booléen indiquant les cellules vides.

  .sum() additionne les True par colonne, ce qui donne le nombre de valeurs manquantes par colonne.

  Le résultat est stocké dans la variable missing_values et affiché avec print().