У меня есть проблема, и я не могу найти никакого решения в Интернете или документации, даже если я думаю, что это очень тривиально.
Что я хочу сделать?
У меня есть такой фрейм
CLASS FEATURE1 FEATURE2 FEATURE3
X A NaN NaN
X NaN A NaN
B A A A
Я хочу сгруппировать по метке (CLASS) и отобразить количество NaN-значений, которые учитываются в каждой функции, чтобы она выглядела следующим образом. Цель этого - получить общее представление о том, как пропущенные значения распределены по различным классам.
CLASS FEATURE1 FEATURE2 FEATURE3
X 1 1 2
B 0 0 0
Я знаю, как получить количество df.groupby['CLASS'].count()
значений - df.groupby['CLASS'].count()
Есть ли что-то подобное для NaN-значений?
Я пытался вычесть count() из size(), но он вернул неформатированный вывод, заполненный значением NaN