Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Заповнення Відсутніх Значень | Аналіз Даних
Перші Кроки в Pandas
course content

Зміст курсу

Перші Кроки в Pandas

Перші Кроки в Pandas

1. Перші Кроки
2. Робота з Файлами
3. Аналіз Даних

bookЗаповнення 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:

Завдання

У вас є датафрейм під назвою data_frame. Ваша мета - замінити NaN значення у цьому датафреймі рядком 'no'.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 9
toggle bottom row

bookЗаповнення 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:

Завдання

У вас є датафрейм під назвою data_frame. Ваша мета - замінити NaN значення у цьому датафреймі рядком 'no'.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 9
toggle bottom row

bookЗаповнення 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:

Завдання

У вас є датафрейм під назвою data_frame. Ваша мета - замінити NaN значення у цьому датафреймі рядком 'no'.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

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:

Завдання

У вас є датафрейм під назвою data_frame. Ваша мета - замінити NaN значення у цьому датафреймі рядком 'no'.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 3. Розділ 9
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
some-alt