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()
:
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file.csv)
new_df = df.fillna(0)
Swipe to start coding
- Замініть null значення в цьому DataFrame на рядок
'no'
. - Виведіть загальну інформацію про DataFrame.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Виклик: Заповнення Нульових Значень
Свайпніть щоб показати меню
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()
:
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file.csv)
new_df = df.fillna(0)
Swipe to start coding
- Замініть null значення в цьому DataFrame на рядок
'no'
. - Виведіть загальну інформацію про DataFrame.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
Awesome!
Completion rate improved to 3.03single