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:
Завдання
У вас є датафрейм під назвою data_frame. Ваша мета - замінити NaN значення у цьому датафреймі рядком 'no'.
Завдання
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 варіантівВсе було зрозуміло?
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:
Завдання
У вас є датафрейм під назвою data_frame. Ваша мета - замінити NaN значення у цьому датафреймі рядком 'no'.
Завдання
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 варіантівВсе було зрозуміло?
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:
Завдання
У вас є датафрейм під назвою data_frame. Ваша мета - замінити NaN значення у цьому датафреймі рядком 'no'.
Завдання
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 варіантівВсе було зрозуміло?
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'.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів