📚
Все вопросы
- Как с помощью Pandas можно проверить количество непустых значений в каждом столбце? #51
- 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? #52
- Какой метод в библиотеке Pandas используется для получения первых строк датафрейма для предварительного просмотра его содержимого? #53
- Укажите верный разделитель для корректной работы кода: df = pd.read_csv("../data/orig/orig_df_tabsep.tsv" sep=' ') df.head() #54
- Укажите верный разделитель для корректной работы кода: df = pd.read_csv("../data/orig/orig_df_semisep.csv" sep=' ') df.head() #55
- Какой метод в библиотеке Pandas используется для загрузки данных из файла Excel в DataFrame? #56
- Какой метод в библиотеке Pandas используется для вывода последних строк DataFrame? #57
- Какой метод позволяет получить краткую сводку о DataFrame, включая информацию о типах данных и количестве ненулевых значений? #58
- Каким методом в библиотеке Pandas можно сохранить DataFrame в файл формата CSV? #59
- Установите соответствие между агрегирующими методами работы с датафреймами в библиотеке Pandas и их описанием: #60