Käsittele puuttuvia arvoja **säilyttäen kaikki rivit** `DataFrame`-rakenteessa käyttämällä `fillna()`-metodia. Tämän avulla voit korvata jokaisen tyhjän solun **tietyllä arvolla** (esimerkiksi merkkijonolla tai numerolla) poistamisen sijaan.


Korvataksesi puuttuvat arvot luvulla 0 käytetään `fillna()`-metodia:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file.csv)
new_df = df.fillna(0)
```

import unittest
import importlib
import pandas as pd


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


def get_first_differing_row(expected_df, actual_df):
    expected_list = expected_df.astype(str).apply(tuple, axis=1)
    actual_list = actual_df.astype(str).apply(tuple, axis=1)

    for i, (row1, row2) in enumerate(zip(expected_list, actual_list)):
        if row1 != row2:
            return i, expected_df.iloc[i].values, actual_df.iloc[i].values

    if len(expected_df) > len(actual_df):
        return len(actual_df), expected_df.iloc[len(actual_df)].values, None
    else:
        return len(expected_df), None, actual_df.iloc[len(expected_df)].values


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_wine_data_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'wine_data'),
            "The `wine_data` variable is declared.",
            "Expected `wine_data` to be declared."
        )

    def test_wine_data_is_dataframe(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.wine_data, pd.DataFrame)
            failure_message = f"Expected `wine_data` to be a `DataFrame`, but got `{type(user_code.wine_data).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `wine_data` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `wine_data` is a `DataFrame`.",
            failure_message
        )

    def test_wine_data_has_no_nulls(self):
        import user_code

        try:
            condition = not user_code.wine_data.isnull().values.any()
            failure_message = "Expected `wine_data` to have no null values, but null values are still present."
        except AttributeError:
            condition = False
            if not getattr(user_code, 'wine_data', None):
                failure_message = "The `wine_data` variable is not declared."
            else:
                failure_message = f"`wine_data` is not a `DataFrame`."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "`wine_data` has no null values after cleaning.",
            failure_message
        )

    def test_nulls_replaced_with_no(self):
        import user_code

        try:
            condition = (user_code.wine_data.values == 'no').sum() == 7
            failure_message = "Expected all null values in `wine_data` to be replaced with 'no', but they were not."
        except AttributeError:
            condition = False
            if not getattr(user_code, 'wine_data', None):
                failure_message = "The `wine_data` variable is not declared."
            else:
                failure_message = f"`wine_data` is not a `DataFrame`."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Null values in `wine_data` are replaced with 'no'.",
            failure_message
        )

    def test_wine_data_has_correct_values(self):
        import user_code

        wine_data = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/wine_with_nan.csv')
        expected_df = wine_data.fillna('no')

        variable = 'wine_data'
        actual_df = getattr(user_code, variable, None)
        condition = False
        if actual_df is None:
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif not isinstance(actual_df, pd.DataFrame):
            failure_message = f"`{variable}` is not a `DataFrame`."
        elif actual_df.empty:
            failure_message = f"`{variable}` is empty."
        elif actual_df.equals(expected_df):
            condition = True
            failure_message = None
        else:
            idx, expected_row, actual_row = get_first_differing_row(expected_df, actual_df)
            failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_row}` at row {idx}, but got `{actual_row}`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct data.",
            failure_message
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Pandas on erittäin käyttäjäystävällinen kirjasto datan analysointiin. Se on 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 tietoaineistosta. Opit myös käsittelemään puuttuvia arvoja, muokkaamaan yksittäisiä arvoja sekä poistamaan niitä.

Pandas-kirjaston perusteiden tarkastelu. Series- ja DataFrame-olioiden luominen ja muokkaaminen, rakenteen tutkiminen sekä olennaisten tietoaineistojen käsittelytoimintojen hallinnan vahvistaminen.

Opi lataamaan ja hallitsemaan dataa CSV- ja TXT-tiedostoista. Saat käytännön kokemusta aineistojen tuonnista ja niiden valmistelusta jatkoanalyysiä varten pandas-työkaluilla.

Opi tutkimaan, puhdistamaan ja tiivistämään dataa tehokkaasti. Ymmärrä puuttuvien arvojen käsittely, oivallusten löytäminen ja perus tilastollisten operaatioiden suorittaminen pandas-kirjastolla.

Haaste: Null-Arvojen Täyttäminen

Ratkaisu

Awesome!

Haaste: Null-Arvojen Täyttäminen

Ratkaisu