Per identificare i valori nulli in un DataFrame, quali delle seguenti opzioni sceglieresti? Seleziona tutte le opzioni applicabili.

Pandas è una libreria estremamente intuitiva per l'analisi dei dati. È inoltre progettata per gestire grandi set di dati, utilizzando strutture dati come DataFrame e Series. Questo la rende uno strumento prezioso per la Data Science. In questa guida, verrà presentata una gamma di funzioni statistiche, tra cui la ricerca di correlazioni, moda, mediana, valori massimi e minimi all'interno di un set di dati. Verranno inoltre illustrate le modalità di gestione dei valori mancanti e la manipolazione o rimozione di valori specifici.

Approfondimento sui fondamenti della libreria pandas. Creazione e manipolazione di Series e DataFrame, esplorazione della loro struttura e sviluppo di sicurezza nell'esecuzione delle principali operazioni sui dati.

Apprendere come caricare e gestire dati da file CSV e TXT. Acquisire esperienza pratica nell'importazione di dataset e nella loro preparazione per ulteriori analisi utilizzando gli strumenti di pandas.

Apprendere come esplorare, pulire e sintetizzare i dati in modo efficace. Comprendere la gestione dei valori mancanti, l'estrazione di informazioni e l'esecuzione di operazioni statistiche di base con pandas.

Quiz: Identificazione dei Valori Nulli

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