For at identificere null-værdier i en DataFrame, hvilken af følgende muligheder ville du vælge? Vælg alle relevante muligheder.

Pandas er et yderst brugervenligt bibliotek til dataanalyse. Det er også designet til at håndtere store datasæt ved hjælp af datastrukturer som DataFrame og Series. Dette gør det til et uvurderligt værktøj for Data Science. I denne guide vil du blive bekendt med en række statistiske funktioner, herunder hvordan man finder korrelationer, typetal, medianer samt maksimum- og minimumværdier inden for et datasæt. Du vil også lære, hvordan man håndterer manglende værdier og manipulerer specifikke værdier, samt hvordan man fjerner dem.

I denne sektion vil vi udforske grundlæggende elementer i Series- og DataFrame-strukturer. Du vil også lære om forskellene mellem disse to typer strukturer.

Data kan hentes i forskellige formater, såsom CSV, JSON, SQL, HTML og mere. Med Pandas er du ikke begrænset til et enkelt format — du kan arbejde med data på tværs af en lang række filtyper. I dette kapitel vil vi specifikt fokusere på CSV- og TXT-formaterne.

Her vil du lære, hvordan man behandler rådata ved at fjerne overflødig information og håndtere null-værdier i et datasæt.

Quiz: Identificering af Null-Værdier

Awesome!

Quiz: Identificering af Null-Værdier