Зміст курсу
Перші Кроки з Pandas
Перші Кроки з Pandas
1. Перші Кроки
2. Читання Файлів у Pandas
3. Аналіз Даних
Перегляд ДанихВікторина: Використання HeadВікторина: Head, Tail, і SampleДослідження Набору ДанихІмена Стовпців та Типи ДанихПошук Нульових ЗначеньВікторина: Визначення Null ЗначеньВиклик: Видалення Null ЗначеньВиклик: Заповнення Нульових ЗначеньВікторина: Null ЗначенняОпис ДанихMax() та Min()Вікторина: Статистичні ОпераціїSum() та Count()Унікальні Значення
Виклик: Заповнення Нульових Значень
Щоб обробити null значення зберігаючи кожен рядок DataFrame, ми можемо використовувати метод fillna(). Це дозволяє заповнити кожну порожню клітинку конкретним значенням (наприклад, рядком або числом), а не видаляти її.
Щоб замінити null значення на число 0, використовується метод fillna():
python
Завдання
Swipe to start coding
- Замініть null значення в цьому DataFrame на рядок
'no'. - Виведіть загальну інформацію про DataFrame.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівВсе було зрозуміло?
Дякуємо за ваш відгук!
Секція 3. Розділ 9
Виклик: Заповнення Нульових Значень
Щоб обробити null значення зберігаючи кожен рядок DataFrame, ми можемо використовувати метод fillna(). Це дозволяє заповнити кожну порожню клітинку конкретним значенням (наприклад, рядком або числом), а не видаляти її.
Щоб замінити null значення на число 0, використовується метод fillna():
python
Завдання
Swipe to start coding
- Замініть null значення в цьому DataFrame на рядок
'no'. - Виведіть загальну інформацію про DataFrame.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівВсе було зрозуміло?
Дякуємо за ваш відгук!
Секція 3. Розділ 9
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів