Я решил эту задачу с использованием языка программирования Python и библиотеки pandas․ Вот как я это сделал⁚
1) Чтение датасета⁚ Сначала я использовал функцию pandas read_csv, чтобы прочитать данные из файла в формате CSV и сохранить их в переменную df (Data Frame)․
2) Поиск пропусков⁚ Затем я использовал метод isnull для определения, где находятся пропущенные значения в датасете․ Данный метод возвращает DataFrame того же размера, что и исходный, но элементы без значений принимают значение True, в противном случае возвращается False․
3) Подсчет пропусков⁚ Я использовал метод sum на новом DataFrame для подсчета пропусков в каждом столбце․
Этот способ является наиболее верным, потому что pandas предлагает удобные инструменты для работы с данными и обеспечивает хорошую производительность при обработке больших наборов данных․ Он также не требует большого объема памяти, что делает его оптимальным вариантом для данной задачи․python
import pandas as pd
# Чтение датасета
df pd․read_csv(″dataset․csv″)
# Поиск пропусков
is_null df․isnull
# Подсчет пропусков
null_count is_null․sum
def print_null_count(df)⁚
for col in df;columns⁚
print(f″В столбце {col} {null_count[col]} пропущенных значений″)
print_null_count(df)
Я надеюсь, что этот метод поможет вам решить поставленную задачу и сэкономить время и память при обработке данных․