Введение
В этом практическом занятии мы научимся использовать метод DataFrame.backfill()
из библиотеки Pandas. Этот метод позволяет заполнить пропущенные значения в DataFrame значениями из следующей записи в том же столбце. Мы узнаем, как использовать этот метод с различными параметрами для эффективной обработки пропущенных данных.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.