After executing df.fillna(10), there’s no missing values in df. True False ؟ - مع الشرح

Question

After executing df.fillna(10), there’s no missing values in df. True False ؟؟

الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:

True

الإجابة الصحيحة هي: True (صحيح).

الشرح التفصيلي:

في لغة برمجة بايثون، وتحديداً عند استخدام مكتبة Pandas للتعامل مع البيانات، تُستخدم الدالة `fillna()` لمعالجة القيم المفقودة (Missing Values) التي تظهر عادةً على شكل `NaN` (اختصار لـ Not a Number).

إليك توضيح كيفية عمل الكود `df.fillna(10)`:

1. وظيفة `fillna()`: تقوم هذه الدالة بالبحث في كامل الجدول (DataFrame) عن أي خلية فارغة أو تحتوي على قيمة مفقودة.
2. تحديد القيمة: الرقم الموجود بين القوسين `(10)` هو القيمة التي نريد تعبئة الفراغات بها.
3. النتيجة: بمجرد تنفيذ هذا الأمر، سيتم استبدال كل قيمة مفقودة في الجدول بالرقم 10. وبما أن جميع الفراغات قد مُلئت، فلن يتبقى في الجدول أي قيم مفقودة.

مثال توضيحي بسيط:
تخيل أن لديك جدولاً يحتوي على درجات الطلاب، ولكن هناك طالب غاب ولم تسجل له درجة (قيمة مفقودة):

• قبل تنفيذ الأمر: `[85, NaN, 90]` (هنا توجد قيمة مفقودة `NaN`).
• بعد تنفيذ `df.fillna(10)`: تصبح البيانات `[85, 10, 90]`.

الخلاصة:
بما أن الدالة قامت بتعبئة كل الفراغات بالرقم 10، فإن العبارة التي تقول "لا توجد قيم مفقودة بعد التنفيذ" هي عبارة صحيحة (True).

اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال After executing df.fillna(10), there’s no missing values in df. True False ؟ اترك تعليق فورآ.

Answer 1

إجابة سؤال After executing df.fillna(10), there’s no missing values in df. True False ؟ بالأعلى.