True or False? Assume df is a dataframe with missing values. After executing df.fillna(10), there’s no missing values in df.؟
الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:
True
الإجابة صحيحة (True).
شرح:
الدالة `fillna()` في مكتبة Pandas في بايثون تُستخدم لملء القيم المفقودة (NaN - Not a Number) في DataFrame. عندما تقوم بتنفيذ `df.fillna(10)`، فإنك تخبر بايثون باستبدال *كل* القيم المفقودة في DataFrame المسمى `df` بالقيمة 10.
- ماذا تعني القيم المفقودة؟ القيم المفقودة هي خلايا في جدول البيانات لا تحتوي على أي قيمة. غالبًا ما يتم تمثيلها بـ NaN.
- كيف تعمل `fillna()`؟ الدالة تبحث عن كل خلية تحتوي على NaN وتقوم بتغيير قيمتها إلى القيمة التي تحددها (في هذه الحالة، 10).
- النتيجة: بعد تنفيذ `df.fillna(10)`، لن يتبقى أي خلية في DataFrame تحتوي على NaN. بمعنى آخر، لن تكون هناك أي قيم مفقودة في `df`.
مثال:لنفترض أن لديك DataFrame بسيط:
```
A B
0 1.0 NaN
1 NaN 2.0
2 3.0 4.0
```
بعد تنفيذ `df.fillna(10)`، سيصبح DataFrame:
```
A B
0 1.0 10.0
1 10.0 2.0
2 3.0 4.0
```
كما ترى، تم استبدال جميع القيم المفقودة (NaN) بالقيمة 10.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال True or False? Assume df is a dataframe with missing values. After executing df.fillna(10), there’s no missing values in df. اترك تعليق فورآ.
