Перевірка Наявності Пропущених Значень
Радий вітати вас у останньому розділі курсу. Тут ви будете обробляти дані про пасажирів Титаніка. Спочатку розглянемо їх:
Перший крок нашого навчання — знаходження пропущених значень. До речі, іноді важко або навіть неможливо заповнити всі значення стовпця; деякі з них можуть бути відсутніми. Такі випадки можуть зіпсувати ваш результат. У наборі даних вони завжди виглядають так: NaN. Спочатку з’ясуємо, чи містить ваш набір даних пропущені значення.
Pandas має дві функції, які можна застосувати до набору даних для пошуку пропущених значень. Обидві вони повертають False, якщо значення в наборі даних не пропущені, і True — якщо пропущені.
data.isna()
# Or
data.isnull()
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
What is the difference between isna() and isnull() in pandas?
How can I use these functions to check for missing values in a specific column?
What should I do after finding missing values in my dataset?
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Перевірка Наявності Пропущених Значень
Свайпніть щоб показати меню
Радий вітати вас у останньому розділі курсу. Тут ви будете обробляти дані про пасажирів Титаніка. Спочатку розглянемо їх:
Перший крок нашого навчання — знаходження пропущених значень. До речі, іноді важко або навіть неможливо заповнити всі значення стовпця; деякі з них можуть бути відсутніми. Такі випадки можуть зіпсувати ваш результат. У наборі даних вони завжди виглядають так: NaN. Спочатку з’ясуємо, чи містить ваш набір даних пропущені значення.
Pandas має дві функції, які можна застосувати до набору даних для пошуку пропущених значень. Обидві вони повертають False, якщо значення в наборі даних не пропущені, і True — якщо пропущені.
data.isna()
# Or
data.isnull()
Дякуємо за ваш відгук!
