Pour gérer les valeurs nulles **tout en conservant chaque ligne** du DataFrame, nous pouvons utiliser la méthode `fillna()`. Cela nous permet de remplir chaque cellule vide avec une **valeur spécifique** (comme une chaîne ou un nombre) plutôt que de l'éliminer.

Pour remplacer les valeurs nulles par le nombre 0, la méthode `fillna()` est utilisée :
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file.csv)
new_df = df.fillna(0)
```

Pandas est une bibliothèque extrêmement conviviale pour l'analyse de données. Elle est également conçue pour gérer de grands ensembles de données, en utilisant des structures de données comme DataFrame et Series. Cela en fait un outil inestimable pour la science des données. Dans ce guide, vous vous familiariserez avec une gamme de fonctions statistiques, y compris comment trouver des corrélations, des modes, des médianes, et des valeurs maximales et minimales au sein d'un ensemble de données. Vous apprendrez également à gérer les valeurs manquantes et à manipuler des valeurs spécifiques, ainsi qu'à les supprimer.

Dans cette section, nous explorerons les bases des structures Series et DataFrame. Vous apprendrez également les distinctions entre ces deux types de structures.

Les données peuvent être obtenues dans divers formats, tels que CSV, JSON, SQL, HTML, et plus encore. Avec Pandas, vous n'êtes pas limité à un seul format — vous pouvez travailler avec des données provenant de nombreux types de fichiers. Dans ce chapitre, nous nous concentrerons spécifiquement sur les formats CSV et TXT.

Ici, vous apprendrez à traiter les données brutes en supprimant les informations superflues et en gérant les valeurs nulles dans un ensemble de données.

Premiers Pas Avec Pandas

Défi : Remplir les Valeurs Nulles

Solution

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