Зміст курсу
Перші Кроки в Pandas
Перші Кроки в Pandas
Заповнення Відсутніх Значень
Щоб опрацювати NaN значення, одночасно зберігаючи кожен рядок датафрейму, можна використовувати функцію fillna(). Це дозволяє заповнювати кожну порожню комірку конкретним значенням (наприклад, текстом або числом), а не видаляти її.
Щоб замінити NaN значення числом 0:
Swipe to show code editor
У вас є датафрейм під назвою data_frame. Ваша мета - замінити NaN значення у цьому датафреймі рядком 'no'.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Заповнення Відсутніх Значень
Щоб опрацювати NaN значення, одночасно зберігаючи кожен рядок датафрейму, можна використовувати функцію fillna(). Це дозволяє заповнювати кожну порожню комірку конкретним значенням (наприклад, текстом або числом), а не видаляти її.
Щоб замінити NaN значення числом 0:
Swipe to show code editor
У вас є датафрейм під назвою data_frame. Ваша мета - замінити NaN значення у цьому датафреймі рядком 'no'.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів