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