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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Challenge | Preprocessing Data: Part II
Data Manipulation using pandas
course content

Conteúdo do Curso

Data Manipulation using pandas

Data Manipulation using pandas

1. Preprocessing Data: Part I
What is Data Preprocessing?Types consistencyPoor Data PresentationManipulating StringsChallengeReplacing Specific ElementsSimultaneous ReplacementChallenge
2. Preprocessing Data: Part II
Logical InconsistencyRemoving RowsChallengeOutliersChallengeMissing ValuesFilling NA valuesChallenge
3. Grouping Data
What is Grouping Data?Grouping in pandas [1/2]ChallengeGrouping in pandas [2/2]ChallengeGrouping by Several ColumnsChallenge
4. Aggregating and Visualizing Data
Advanced Aggregation [1/2]ChallengeAdvanced Aggregation [2/2]ChallengeHistogramsChallengeBar and Scatter PlotsOther Types of GraphsChallenge 1Challenge 2
5. Joining Data
What is Joining Data?Left JoinRight JoinInner JoinOuter JoinConcatenation

bookChallenge

Now it's your turn to remove rows with wrong data!

Tarefa

  1. Get indexes of rows having 'inconsistent' data. Follow the next steps:
  • Apply the .loc[] property to the df dataframe.
  • Set condition on rows: row sums of 2-14 columns ([2:15]) must be not equal to values in the 'hhsize' column.
  • Use the .index attribute.
  1. Drop rows using indexes saved within ind variable. Set the inplace parameter to rewrite the changes.

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 3
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Tarefa

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  • Apply the .loc[] property to the df dataframe.
  • Set condition on rows: row sums of 2-14 columns ([2:15]) must be not equal to values in the 'hhsize' column.
  • Use the .index attribute.
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