Перші Кроки в Pandas

Перші Кроки в Pandas

0%

1. Перші Кроки

У цьому розділі ми розглянемо основи серій даних (Series) і фреймів даних (DataFrame). Ви також дізнаєтеся про відмінності між цими двома типами структур.

Що таке Pandas?

Челендж 1

Челендж 2

Додавання Нового Стовпця 1/2

Додавання Нового Стовпця 2/2

Видалення Рядка/Стовпчика

Робота зі Стовпцями

Функція iloc() 1/2

Функція iloc() 2/2

2. Робота з Файлами

Дані можна отримати у різних форматах, таких як CSV, JSON, SQL, HTML та інші. З Pandas ви не обмежені одним форматом — ви можете працювати з даними в різних типах файлів. У цьому розділі ми конкретно зосередимося на форматах CSV і TXT.

Челендж 1

Челендж 2

3. Аналіз Даних

Тут ви дізнаєтеся, як обробляти сирі дані, видаляючи зайву інформацію та виправляючи нульові значення в наборі даних.

Перегляд Даних

Челендж 1

Челендж 2

Інформація про DataFrame 1/2

Інформація про DataFrame 2/2

Пошук Відсутніх Значень

Видалення Відсутніх Значень

Заповнення Відсутніх Значень

Опис Даних

Max() та Min()

Sum() та Count()

Унікальні Значення

Зміст курсу

Перші Кроки в Pandas

Перші Кроки в Pandas

1. Перші Кроки

Що таке Pandas?Series Челендж DataFrame Челендж 1 Челендж 2 Додавання Нового Стовпця 1/2 Додавання Нового Стовпця 2/2 Видалення Рядка/Стовпчика Челендж Робота зі Стовпцями Челендж Функція iloc() 1/2 Функція iloc() 2/2

2. Робота з Файлами

Файли CSV Файли TXT Челендж 1 Челендж 2

3. Аналіз Даних

Перегляд Даних Челендж 1 Челендж 2 Інформація про DataFrame 1/2 Інформація про DataFrame 2/2 Пошук Відсутніх Значень Челендж Видалення Відсутніх Значень Заповнення Відсутніх Значень Челендж Опис Даних Челендж Max() та Min()Челендж Sum() та Count()Унікальні Значення

Видалення Відсутніх Значень

Якщо наш набір даних містить рядки з відсутніми значеннями, ми повинні розглянути можливість їх видалення. У pandas це можна зробити за допомогою функції dropna().

Потренуємося.

Завдання

Swipe to show code editor

Вам потрібно видалити рядки, які містять порожні комірки. Для досягнення цього використовуйте функцію dropna().

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 8

toggle bottom row

Видалення Відсутніх Значень

Якщо наш набір даних містить рядки з відсутніми значеннями, ми повинні розглянути можливість їх видалення. У pandas це можна зробити за допомогою функції dropna().

Потренуємося.

Завдання

Swipe to show code editor

Вам потрібно видалити рядки, які містять порожні комірки. Для досягнення цього використовуйте функцію dropna().

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 8

toggle bottom row

Видалення Відсутніх Значень

Якщо наш набір даних містить рядки з відсутніми значеннями, ми повинні розглянути можливість їх видалення. У pandas це можна зробити за допомогою функції dropna().

Потренуємося.

Завдання

Swipe to show code editor

Вам потрібно видалити рядки, які містять порожні комірки. Для досягнення цього використовуйте функцію dropna().

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Якщо наш набір даних містить рядки з відсутніми значеннями, ми повинні розглянути можливість їх видалення. У pandas це можна зробити за допомогою функції dropna().

Потренуємося.

Завдання

Swipe to show code editor

Вам потрібно видалити рядки, які містять порожні комірки. Для досягнення цього використовуйте функцію dropna().

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Секція 3. Розділ 8

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

some-alt