HDTutorial
IT
Tutorial Python Pandas 5: Gestire i dati mancanti con fillna, dropna e interpolate

La riproduzione carica il player incorporato di YouTube (modalità privacy avanzata).

Tutorial Python Pandas 5: Gestire i dati mancanti con fillna, dropna e interpolate

493.613 visualizzazioni 13 novembre 2017 22:07

Guarda su YouTube
Canalecodebasics

Capitoli

Descrizione dell’autore

In questo tutorial impareremo a gestire i dati mancanti in pandas usando i metodi fillna, interpolate e dropna. Potrai riempire i valori mancanti con un valore singolo, una lista di valori o utilizzare uno dei metodi di interpolazione.

Argomenti trattati in questo video su Python Pandas:
0:00 Introduzione
2:30 Convertire una colonna di testo in formato data
3:15 Usare la data come indice del dataframe con il metodo set_index()
4:10 Utilizzare il metodo fillna() nel dataframe
7:35 Usare fillna(method="ffill") nel dataframe
8:57 Usare fillna(method="bfill") nel dataframe
9:56 Il parametro "axis" nel metodo fillna() del dataframe
11:18 Il parametro "limit" nel metodo fillna() del dataframe
13:46 Usare interpolate() per l'interpolazione nel dataframe
15:34 Il parametro "time" nel metodo interpolate()
16:50 Il metodo dropna() per eliminare tutte le righe con valori "na" nel dataframe
17:50 Il parametro "how" nel metodo dropna()
18:33 Il parametro "thresh" nel metodo dropna()

Playlist popolare:

Informazioni su questo tutorial

codebasics ha pubblicato questo video tutorial di 22:07 il 13 novembre 2017. È stato visto 493.613 volte su YouTube.

Categoria
Istruzione
Durata
22:07
Pubblicato
13 novembre 2017
Visualizzazioni
493.613
Mi piace
8.613

Condividi

Questo tutorial in altre lingue