DataFramen null-arvojen tunnistamiseen, mitkä seuraavista vaihtoehdoista valitsisit? Valitse kaikki soveltuvat vaihtoehdot.

Pandas on erittäin käyttäjäystävällinen kirjasto datan analysointiin. Se on myös suunniteltu käsittelemään suuria tietoaineistoja hyödyntäen tietorakenteita kuten DataFrame ja Series. Tämä tekee siitä korvaamattoman työkalun data-analytiikassa. Tässä oppaassa tutustut erilaisiin tilastollisiin funktioihin, kuten korrelaatioiden, moodien, mediaanien sekä suurimpien ja pienimpien arvojen etsimiseen aineistosta. Opit myös käsittelemään puuttuvia arvoja ja muokkaamaan sekä poistamaan yksittäisiä arvoja.

Pandas-kirjaston perusteiden tarkastelu. Series- ja DataFrame-olioiden luominen ja muokkaaminen, rakenteen tutkiminen sekä varmuuden kehittäminen olennaisten tietokantaoperaatioiden suorittamisessa.

Opi hallitsemaan tietojen lataamista ja käsittelyä CSV- ja TXT-tiedostoista. Saat käytännön kokemusta tietoaineistojen tuonnista ja valmistelusta jatkoanalyysiä varten pandas-työkaluilla.

Opi tutkimaan, puhdistamaan ja tiivistämään dataa tehokkaasti. Ymmärrä, miten käsitellä puuttuvia arvoja, löytää oivalluksia ja suorittaa perus tilastollisia operaatioita pandas-kirjastolla.

Visa: Null-Arvojen Tunnistaminen

Visa: Null-Arvojen Tunnistaminen