Tunnistaaksesi DataFramen null-arvot, minkä seuraavista vaihtoehdoista valitsisit? Valitse kaikki soveltuvat vaihtoehdot.

Pandas on erittäin käyttäjäystävällinen kirjasto datan analysointiin. Se on myös suunniteltu käsittelemään suuria tietoaineistoja, käyttäen tietorakenteita kuten DataFrame ja Series. Tämä tekee siitä korvaamattoman työkalun Data Scienceen. Tässä oppaassa tutustut erilaisiin tilastollisiin funktioihin, mukaan lukien kuinka löytää korrelaatioita, moodit, mediaanit sekä maksimi- ja minimiarvot tietoaineistossa. Opit myös käsittelemään puuttuvia arvoja ja manipuloimaan tiettyjä arvoja sekä poistamaan niitä.

Tässä osiossa tutustumme Series- ja DataFrame-rakenteiden perusteisiin. Opit myös näiden kahden rakenteen välisistä eroista.

Dataa voi olla saatavilla eri muodoissa, kuten CSV, JSON, SQL, HTML ja monia muita. Pandasin avulla et ole rajoittunut yhteen muotoon — voit työskennellä datan kanssa monissa eri tiedostotyypeissä. Tässä luvussa keskitymme erityisesti CSV- ja TXT-muotoihin.

Tässä opit käsittelemään raakadataa poistamalla ylimääräistä tietoa ja hallitsemalla puuttuvia arvoja tietojoukossa.

Visailu: Null-Arvojen Tunnistaminen

Awesome!

Visailu: Null-Arvojen Tunnistaminen