#1363427

#1363427: Как с помощью Pandas можно проверить количество непустых значений в каждом столбце?

Как с помощью Pandas можно проверить количество непустых значений в каждом столбце?
Варианты ответа:
  • df.full()
  • df.count()
  • df.notnull()
  • df.values_count()

🔒 Ответ будет доступен после оплаты

Дисциплина посвящена изучению методов эффективного анализа, обработки и управления данными, включая алгоритмы сортировки, поиска и оптимизации. Рассматриваются принципы работы с большими массивами информации, повышение производительности программ и решение сложных вычислительных задач. Особое внимание уделяется практическому применению алгоритмов в современных IT-системах, что позволяет разрабатывать быстрые и масштабируемые решения. Курс формирует навыки, необходимые для работы в области анализа данных, машинного обучения и разработки программного обеспечения.

Дисциплина посвящена изучению методов эффективного анализа, обработки и управления данными, включая алгоритмы сортировки, поиска и оптимизации. Рассматриваются принципы работы с большими массивами информации, повышение производительности программ и решение сложных вычислительных задач. Особое внимание уделяется практическому применению алгоритмов в современных IT-системах, что позволяет разрабатывать быстрые и масштабируемые решения. Курс формирует навыки, необходимые для работы в области анализа данных, машинного обучения и разработки программного обеспечения.

Похожие вопросы по дисциплине

📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
Данные о продажах компании за последний квартал были разделены на несколько CSV-файлов, где каждый файл представляет данные по разным регионам. Все файлы содержат одинаковый набор столбцов: "Дата", "Продукт", "Количество" и "Цена". Ваша задача - объединить эти данные в единый DataFrame для дальнейшего анализа. Какой шаг вы должны предпринять перед объединением файлов, чтобы упростить работу с общим набором данных? Какой метод в библиотеке Pandas используется для получения первых строк датафрейма для предварительного просмотра его содержимого? Укажите верный разделитель для корректной работы кода: df = pd.read_csv("../data/orig/orig_df_tabsep.tsv" sep=' ') df.head() Укажите верный разделитель для корректной работы кода: df = pd.read_csv("../data/orig/orig_df_semisep.csv" sep=' ') df.head() Какой метод в библиотеке Pandas используется для загрузки данных из файла Excel в DataFrame?