Щоб визначити нульові значення в DataFrame, який з наступних варіантів ви б обрали? Виберіть всі відповідні варіанти.

Pandas - це надзвичайно зручна бібліотека для аналізу даних. Вона також розроблена для обробки великих наборів даних, використовуючи такі структури даних, як DataFrame та Series. Це робить її безцінним інструментом для Data Science. У цьому посібнику ви ознайомитеся з рядом статистичних функцій, включаючи те, як знаходити кореляції, моди, медіани, а також максимальні та мінімальні значення в наборі даних. Ви також дізнаєтеся, як обробляти відсутні значення та маніпулювати конкретними значеннями, а також як їх видаляти.

У цьому розділі ми дослідимо основи структур Series та DataFrame. Ви також дізнаєтеся про відмінності між цими двома типами структур.

Дані можуть бути отримані у різних форматах, таких як CSV, JSON, SQL, HTML та інші. З Pandas ви не обмежені одним форматом — ви можете працювати з даними з різних типів файлів. У цьому розділі ми зосередимося на форматах CSV та TXT.

Тут ви дізнаєтеся, як обробляти необроблені дані, видаляючи зайву інформацію та керуючи нульовими значеннями в наборі даних.

Вікторина: Визначення Null Значень

Awesome!

Вікторина: Визначення Null Значень