Скачать
Исправление пропущенных значений в Python с помощью NumPy
Автор: Numeryst
Загружено: 2025-11-20
Просмотров: 15
Описание:
• Master NumPy Arrays in 10 Minutes (Beginne...
Пропущенные данные — одна из самых распространённых проблем в науке о данных. В этом видео вы узнаете, как обнаруживать, удалять, заменять и интерполировать пропущенные значения с помощью NumPy. Мы рассмотрим такие важные методы, как np.isnan(), np.nanmean() и np.interp(), которые помогут вам эффективно очищать и подготавливать наборы данных.
#numpy #datascience #machinelearning
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
