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Fill Missing Data 填補指定欄位的缺失值_Intro to Pandas

閱讀時間約 5 分鐘

題目敘述

題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們在原有的資料表上,將所有在欄位quantity的缺失值填補為0。


題目的原文敘述


測試範例

Example 1:
Input:+-----------------+----------+-------+
| name | quantity | price |
+-----------------+----------+-------+
| Wristwatch | None | 135 |
| WirelessEarbuds | None | 821 |
| GolfClubs | 779 | 9319 |
| Printer | 849 | 3051 |
+-----------------+----------+-------+
Output:
+-----------------+----------+-------+
| name | quantity | price |
+-----------------+----------+-------+
| Wristwatch | 0 | 135 |
| WirelessEarbuds | 0 | 821 |
| GolfClubs | 779 | 9319 |
| Printer | 849 | 3051 |
+-----------------+----------+-------+
Explanation:
The quantity for Wristwatch and WirelessEarbuds are filled by 0.

所有在quantity欄位有空缺的地方,都補上0

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由有業界實戰經驗的演算法工程師, 手把手教你建立解題的框架, 一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。 著重在讓讀者啟發思考、理解演算法,熟悉常見的演算法模板。 深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義,融會貫通演算法與資料結構的應用。 在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法,或者同一招解不同的題目,擴展廣度,並加深印象。
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題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們在原有的資料表上,將欄位grade的資料型別從原本的float變更為int整數型別。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: DataFrame students: +------------
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們在原有的資料表上,將所有的column資料欄位名稱重新命名。 id 改名為 student_id first 改名為 first_name last 改名為 last_name age 改名為 age_in_year
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們以原有的資料表salary欄位為基準,把每一筆資料的薪水salary欄位值更新為原本的兩倍。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: DataFrame employees +--------
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們以原有的資料表name欄位為檢查基準,刪除有缺失值None的 data rows。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: +------------+---------+-----+ | s
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們以原有的資料表email欄位為比較基準,刪除重複的列 data rows,只保留最早第一次出現的。 題目的原文敘述 Example 1: Input: +-------------+---------+--------
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們在原有的資料表上,建立一個新的column叫做"bonus",初始化成"salary"欄位兩倍的數值。 也就是說,新的"bonus"紅利欄位的數值,是原本"salary"薪水欄位的兩倍。 題目的原文敘述 測試範例
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們在原有的資料表上,將欄位grade的資料型別從原本的float變更為int整數型別。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: DataFrame students: +------------
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