Robert KneschkeShut­terstock

Mis on li­gi­pää­se­tav veebisait ja miks see on oluline?

Juur­de­pää­se­ta­vad vee­bi­sai­did tagavad, et kõikidel on juur­de­pääs di­gi­taal­sele sisule. Ühend­ku­ning­rii­gis on veebi juur­de­pää­se­ta­vu­sel oluline õiguslik tähtsus 2010. aasta võrd­õi­gus­lik­kuse seaduse ja 2018. aasta avaliku sektori asutuste (vee­bi­sai­did ja mo­bii­li­ra­ken­dused)…

Read more

Rawpixel.comShut­terstock

Mis on HTML-keha ja kuidas seda kasutada?

Sisu vee­bi­sai­dil ku­va­miseks peate selle paigutama HTML-keha elemendi sisse, mis asub päise all ja jaluse kohal. Käesolev artikkel tutvustab teile mõningaid lihtsaid näiteid, sel­gi­ta­des HTML-keha sildi ka­su­ta­mist, selle toimimist, toe­ta­ta­vaid atribuute ja erinevaid võimalusi.

Read more

Rawpixel.comShut­terstock

Kuidas kasutada HTML-i baas­mär­gist baas-URL-i mää­rat­le­miseks

HTML-is vastutab base-silt vee­bi­saidi baas-URL-i mää­rat­le­mise eest. Koos target-at­ri­buu­tiga määratleb see sihtakna kõikidele lehel olevatele suh­te­lis­tele linkidele. Järgmises artiklis tut­vus­tame teile HTML-i baasi ük­sik­as­ja­li­ku­malt, näitame, kuidas atribuute kasutada, ja…

Read more

BEST-BACKG­ROUNDSShut­terstock

Kuidas läbida Da­taF­ra­mes'i pandas iterrows() abil

Pandas DataFrame.iterrows() on kasulik funkt­sioon Da­taF­ra­me'i ridade lä­bi­vaa­ta­miseks, eriti kui on vaja töödelda andmeid rida haaval. See on eriti kasulik arvutuste või tin­gi­mus­loo­gika puhul. Käes­ole­vas artiklis kä­sit­le­takse panda iterrows() süntaksit ja näi­da­takse, kuidas liita…

Read more

Go­ro­den­koffshut­terstock

Kuidas rakendada tingimusi pandas Da­taF­ra­mes'is funkt­siooni where() abil

Pandas DataFrame.where() abil saate muuta oma Da­taF­ra­me'i andmeid tin­gi­muste abil. Luues tin­gi­mu­sed, mis määravad, millised väärtused säilitada ja millised asendada, saate Da­taF­ra­me'i andmeid tõhusalt puhastada, ekst­rak­tida või tei­sen­dada. Käes­ole­vas artiklis vaatleme pandas…

Read more

UndreyShut­terstock

Kuidas filt­ree­rida erinevaid väärtusi pandas DataFrame[].unique() abil

Pandas DataFrame[].unique() abil saate tuvastada Da­taF­ra­me'i veerus olevad erinevad väärtused. See tagastab numpy massiivi, mis aitab teil suuremaid and­me­ko­gu­meid tõ­hu­sa­malt töödelda. Meetod on eriti kasulik, kui soovite saada ülevaate veerus olevast teabest ilma dub­lee­ri­tud…

Read more

BEST-BACKG­ROUNDSShut­terstock

Kuidas otsida andmeid Da­taF­ra­mes'is, kasutades pandas isin()

Pandas isin() on andmete ana­lüü­si­misel kasulik funkt­sioon. Tänu oma lihtsale sün­tak­sile ja mit­me­külg­sele ra­ken­dus­ele võimaldab see tõhusalt kont­rol­lida väärtusi Da­taF­ra­me'is. Olgu tegemist üksikute veergude kont­rol­li­mise, Da­taF­ra­me'ide filt­ree­ri­mise või sõ­nas­ti­kega kee­ru­ka­mate…

Read more

Kuidas tuvastada puuduvad väärtused pandas isna() funkt­siooni abil

Pandas isna() funkt­sioon on kasulik vahend puuduvate andmete tu­vas­ta­miseks Da­taF­ra­me'is. Lihtsa sün­tak­siga annab see kiiresti selge ülevaate puu­du­va­test väär­tus­test, aidates teil võtta meetmeid, kui andmeid on vaja puhastada. Selles artiklis õpite, mis on pandas isna() ja kuidas…

Read more

Mr. Kosalshut­terstock

Mis on Pandas fillna() ja kuidas seda kasutada?

Pandas fillna() meetod on funkt­sioon, mida ka­su­ta­takse puuduvate väärtuste kä­sit­le­miseks. Funkt­sioo­niga saab kasutada mit­me­su­gu­seid pa­ra­meetreid, mis pakuvad paind­lik­kust NaN-väärtuste asen­da­misel. Käes­ole­vas artiklis vaatame lähemalt seda funkt­siooni, selle süntaksit ja…

Read more

Elena Dijourshut­terstock

Miks on di­gi­taalne juur­de­pää­se­ta­vus di­gi­taal­ses ruumis oluline?

Üha enam et­te­võt­teid, vee­bi­poode ja tee­nu­se­pak­ku­jaid on nüüd seadusega ko­hus­ta­tud oma vee­bi­sai­did li­gi­pää­se­ta­vaks muutma. Li­gi­pää­se­ta­vus ei tähenda aga ainult nõuete täitmist – see parandab ka ka­su­ta­ta­vust, laiendab teie ulatust ja tugevdab teie brändi mainet. Käes­ole­vas juhendis…

Read more