Tunnistaaksesi null-arvot DataFrame-rakenteessa, minkä seuraavista vaihtoehdoista valitsisit? Valitse kaikki soveltuvat vaihtoehdot.

Pandas on erittäin käyttäjäystävällinen kirjasto data-analyysiin. Se on myös suunniteltu käsittelemään suuria tietoaineistoja hyödyntäen tietorakenteita kuten DataFrame ja Series. Tämä tekee siitä korvaamattoman työkalun Data Science -alalla. Tässä oppaassa tutustut erilaisiin tilastollisiin funktioihin, kuten korrelaatioiden, moodien, mediaanien sekä suurimpien ja pienimpien arvojen etsimiseen tietoaineistosta. Opit myös käsittelemään puuttuvia arvoja ja muokkaamaan sekä poistamaan yksittäisiä arvoja.

Pandas-kirjaston perusteiden tarkastelu. Series- ja DataFrame-olioiden luominen ja käsittely, rakenteen tutkiminen sekä varmuuden kehittäminen olennaisten tietoaineistojen käsittelytoimintojen suorittamisessa.

Opi hallitsemaan tiedon lataamista ja käsittelyä CSV- ja TXT-tiedostoista. Saat käytännön kokemusta aineistojen tuonnista ja valmistelusta jatkoanalyysiä varten pandas-työkaluilla.

Opi tutkimaan, puhdistamaan ja tiivistämään dataa tehokkaasti. Ymmärrä, kuinka käsitellä puuttuvia arvoja, löytää oivalluksia ja suorittaa perus tilastollisia operaatioita pandas-kirjastolla.

Kysely: Null-Arvojen Tunnistaminen

Kysely: Null-Arvojen Tunnistaminen