Перед началом анализа данных важно провести их очистку и подготовку. Это поможет избежать ошибок и повысить точность результатов анализа. В Python есть множество инструментов для эффективной работы с данными. Рассмотрим основные шаги для их подготовки. 1. Работа с пропусками в данных Пропуски данных часто встречаются в наборах данных и могут привести к искажениям в анализе. Чтобы обнаружить пропущенные значения, можно использовать метод isnull(), который возвращает True для ячеек с пропусками....

Когда дело доходит до вывода текста в Python, наш первый инстинкт - использовать функцию print(). Да, это настолько просто, что даже новички справятся с этим. Вот как это работает: print("Текст для вывода") Ого, почти как магия, верно? Но что, если мы хотим вывести не только строку, но и значение переменной? Ну, держитесь крепче, потому что у нас есть еще одна порция волшебства: variable = "Значение переменной" print("Это значение переменной:", variable) Замечательно, не так ли? Теперь ваш код будет выводить "Это значение переменной: Значение переменной"...