Для того, чтобы заполнить записи, в которых содержатся пропуски данных, константой, в библиотеке Pandas используется метод:
Выберите верное утверждение
Fill_missing_values
Isnull
Dropnull
Fillna
Dropna
Fillnull
python
import pandas as pd
# Создаем DataFrame с пропущенными значениями
data = {'A': [1, np.nan, 3, 4, np.nan],
'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
'C': [6, 7, np.nan, np.nan, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# Заполняем пропущенные значения константой
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)
Результат:
A B C
0 1.0 0.0 6.0
1 0.0 2.0 7.0
2 3.0 3.0 0.0
3 4.0 0.0 0.0
4 0.0 5.0 9.0
В данном случае, все пропущенные значения заменяются нулем. Однако, вместо числа можно указать любое значение или даже использовать методы интерполяции для заполнения пропусков.
Верное утверждение: `Fillna`Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет
Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет