For å håndtere nullverdier **samtidig som alle rader beholdes** i `DataFrame`, brukes metoden `fillna()`. Denne lar deg erstatte hver tom celle med en **spesifikk verdi** (for eksempel en streng eller et tall) i stedet for å fjerne den.

Watch this video to learn how to handle null values in pandas using the fillna() method. You'll see how to replace missing data in your DataFrame with a specific value, such as a number or string, without removing any rows. This approach helps you keep your dataset complete and ready for analysis. The video demonstrates practical code examples and explains why filling nulls is important for data integrity.

For å erstatte nullverdier med tallet 0, brukes metoden `fillna()`:
```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 er et svært brukervennlig bibliotek for dataanalyse. Det er også utviklet for å håndtere store datasett ved hjelp av datastrukturer som DataFrame og Series. Dette gjør det til et uvurderlig verktøy innen Data Science. I denne veiledningen blir du kjent med ulike statistiske funksjoner, inkludert hvordan du finner korrelasjoner, typetall, medianer samt maksimums- og minimumsverdier i et datasett. Du lærer også hvordan du håndterer manglende verdier og manipulerer spesifikke verdier, samt hvordan du fjerner dem.

Fordyp deg i grunnleggende konsepter i pandas-biblioteket. Lær å opprette og manipulere Series og DataFrames, utforsk deres struktur, og bygg selvtillit i å utføre essensielle dataoperasjoner.

Lær å laste inn og håndtere data fra CSV- og TXT-filer. Få praktisk erfaring med å importere datasett og forberede dem for videre analyse ved hjelp av pandas-verktøy.

Lær å utforske, rense og oppsummere data på en effektiv måte. Forstå hvordan man håndterer manglende verdier, trekker ut innsikt og utfører grunnleggende statistiske operasjoner med pandas.

Utfordring: Fylle Inn Nullverdier

Løsning