Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Challenge | Preprocessing Data: Part II
Data Manipulation using pandas
course content

Зміст курсу

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!

Завдання

  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 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 2. Розділ 3
toggle bottom row

bookChallenge

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

Завдання

  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 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 2. Розділ 3
toggle bottom row

bookChallenge

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

Завдання

  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 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!

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

Завдання

  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 desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 2. Розділ 3
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
some-alt