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Python Pandas Tutorial 5: Fehlende Daten behandeln – fillna, dropna, interpolate

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Python Pandas Tutorial 5: Fehlende Daten behandeln – fillna, dropna, interpolate

493.613 Aufrufe 13. November 2017 22:07

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Kapitel

Beschreibung des Urhebers

In diesem Tutorial lernst du, wie du fehlende Daten in Pandas mit den Methoden fillna, interpolate und dropna bearbeitest. Du kannst fehlende Werte mit einem einzelnen Wert, einer Liste von Werten oder einer der Interpolationsmethoden ersetzen.

Themen dieses Python-Pandas-Videos:
0:00 Einführung
2:30 String-Spalte in Datentyp Datum umwandeln
3:15 Datum als Index des DataFrames mit der Methode set_index() nutzen
4:10 fillna()-Methode im DataFrame verwenden
7:35 fillna(method="ffill") im DataFrame anwenden
8:57 fillna(method="bfill") im DataFrame anwenden
9:56 Parameter "axis" in der fillna()-Methode des DataFrames
11:18 Parameter "limit" in der fillna()-Methode des DataFrames
13:46 interpolate() für die Interpolation im DataFrame nutzen
15:34 Parameter "time" in der interpolate()-Methode
16:50 dropna()-Methode: Alle Zeilen mit "na" im DataFrame löschen
17:50 Parameter "how" in der dropna()-Methode
18:33 Parameter "thresh" in der dropna()-Methode

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Über dieses Tutorial

codebasics hat dieses 22:07 lange Video-Tutorial am 13. November 2017 veröffentlicht. Es wurde 493.613-mal auf YouTube angesehen.

Kategorie
Bildung
Dauer
22:07
Veröffentlicht
13. November 2017
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