Щоб визначити відсутні значення у датафреймі, який з наведених нижче варіантів ви б обрали? Виберіть усі відповідні варіанти.

Pandas is an extremely user-friendly library for data analysis. It's also designed to handle large datasets, using data structures like DataFrame and Series. This makes it an invaluable tool for Data Science. In this guide, you'll get acquainted with a range of statistical functions, including how to find correlations, modes, medians, and maximum and minimum values within a dataset. You'll also learn how to handle missing values and manipulate specific values, as well as how to remove them.

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

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.

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

Перші Кроки в Pandas

Челендж

Щоб визначити відсутні значення у датафреймі, який з наведених нижче варіантів ви б обрали? Виберіть усі відповідні варіанти.

Виберіть кілька правильних відповідей

Перші Кроки в Pandas

Челендж

Щоб визначити відсутні значення у датафреймі, який з наведених нижче варіантів ви б обрали? Виберіть усі відповідні варіанти.

Виберіть кілька правильних відповідей