Om null-waarden te verwerken **terwijl alle rijen behouden blijven** in de `DataFrame`, gebruik de methode `fillna()`. Hiermee kun je elke lege cel vervangen door een **specifieke waarde** (zoals een string of getal) in plaats van deze te verwijderen.

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.

Om null-waarden te vervangen door het getal 0, wordt de methode `fillna()` gebruikt:
```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 is een uiterst gebruiksvriendelijke bibliotheek voor data-analyse. Het is ook ontworpen om grote datasets te verwerken, met behulp van datastructuren zoals DataFrame en Series. Dit maakt het een onmisbaar hulpmiddel voor Data Science. In deze gids maakt u kennis met diverse statistische functies, waaronder het vinden van correlaties, modi, medianen en maximale en minimale waarden binnen een dataset. U leert ook hoe u ontbrekende waarden kunt verwerken en specifieke waarden kunt manipuleren, evenals hoe u deze kunt verwijderen.

Duik in de basisprincipes van de pandas-bibliotheek. Leer hoe je Series en DataFrames maakt en bewerkt, onderzoek hun structuur en ontwikkel vertrouwen in het uitvoeren van essentiële data-operaties.

Beheers het laden en beheren van gegevens uit CSV- en TXT-bestanden. Verkrijg praktische ervaring met het importeren van datasets en het voorbereiden ervan voor verdere analyse met behulp van pandas-tools.

Leer hoe u gegevens effectief kunt verkennen, opschonen en samenvatten. Begrijp hoe u omgaat met ontbrekende waarden, inzichten verkrijgt en basisstatistische bewerkingen uitvoert met pandas.

Uitdaging: Null-Waarden Invullen

Oplossing