Щоб визначити null-значення у DataFrame, які з наступних варіантів ви б обрали? Виберіть усі відповідні варіанти.

Pandas — це надзвичайно зручна бібліотека для аналізу даних. Вона також розроблена для роботи з великими наборами даних, використовуючи такі структури даних, як DataFrame і Series. Це робить її незамінним інструментом для Data Science. У цьому посібнику ви ознайомитеся з різноманітними статистичними функціями, зокрема з тим, як знаходити кореляції, моди, медіани, а також максимальні та мінімальні значення в наборі даних. Ви також дізнаєтеся, як обробляти пропущені значення та маніпулювати окремими значеннями, а також як їх видаляти.

Знайомство з основами бібліотеки pandas. Створення та маніпулювання Series і DataFrame, дослідження їхньої структури, формування впевненості у виконанні базових операцій з даними.

Опанування завантаження та обробки даних з файлів CSV і TXT. Практичний досвід імпортування наборів даних і підготовки їх до подальшого аналізу за допомогою інструментів pandas.

Ознайомлення з методами дослідження, очищення та узагальнення даних. Розуміння обробки відсутніх значень, отримання висновків та виконання базових статистичних операцій за допомогою pandas.

Вікторина: Визначення Нульових Значень

Awesome!

Вікторина: Визначення Нульових Значень