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....

При наличии дубликатов в индексах традиционные способы удаления строк могут привести к неожиданных результатам. Рассмотрим датафрейм: Допустим, мы хотим исключить последний повтор (2 строка, начиная от 0). При работе с именами индексов мы не достигнем желаемого результата: Встречается и такой вариант: То есть исключения индекса "two" приводит к удалению обеих строк. Методы удаления дубликатов из индексов так же не работают, так как при адресации по повторяющемуся...