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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