Robert KneschkeShutters­tock

Kas yra prieinama svetainė ir kodėl ji svarbi?

Pri­ei­na­mos svetainės užtikrina, kad kiek­vie­nas galėtų naudotis skait­me­ni­niu turiniu. Jung­ti­nė­je Ka­ra­lys­tė­je interneto pri­ei­na­mu­mas turi didelę teisinę reikšmę pagal 2010 m. Lygybės įstatymą ir 2018 m. Viešojo sek­to­riaus įstaigų (svetainių ir mobiliųjų prog­ra­mė­lių) pri­ei­na­mu­mo…

Read more

Rawpixel.comShutters­tock

Kas yra HTML kūnas ir kaip jį naudoti

Norėdami rodyti turinį savo sve­tai­nė­je, turite jį įdėti į HTML kūno elementą, esantį po antrašte ir virš apačios. Šiame straips­ny­je pa­tei­kia­mi keli paprasti pa­vyz­džiai, pa­aiš­ki­nan­tys, kaip naudoti HTML kūno žymę, kaip ji veikia, kokius atributus palaiko ir kokias įvairias…

Read more

Rawpixel.comShutters­tock

Kaip naudoti HTML bazės žymę baziniam URL apibrėžti

HTML kalboje bazinis žymės elementas yra at­sa­kin­gas už jūsų svetainės bazinio URL api­brė­ži­mą. Kartu su tikslo atributu jis apibrėžia tikslo langą visiems san­ty­ki­niams nuorodoms puslapyje. Šiame straips­ny­je mes išsamiau su­pa­žin­din­si­me jus su HTML baziniu elementu, pa­ro­dy­si­me, kaip…

Read more

BEST-BA­CK­GROUNDSShutters­tock

Kaip kartoti Da­taF­ra­mes su pandas iterrows()

Pandas DataFrame.iterrows() yra naudinga funkcija, skirta kartoti eilutes DataFrame, ypač kai reikia apdoroti duomenis eilutė po eilutės. Tai ypač naudinga skai­čia­vi­mams ar sąlyginei logikai. Šiame straips­ny­je aptarsime panda iterrows() sintaksę ir pa­ro­dy­si­me, kaip sudėti…

Read more

BEST-BA­CK­GROUNDSShutters­tock

Kaip valyti duomenis pandas naudojant dropna()

Pandas DataFrame.dropna() funkcija yra galingas įrankis duomenų rinkinių valymui. Ši funkcija efek­ty­viai pašalina trūks­ta­mas reikšmes ir gali būti naudojama su įvairiais pa­ra­met­rais, lei­džian­čiais prog­ra­muo­to­jams nurodyti skir­tin­gus duomenų valymo rei­ka­la­vi­mus. Su­ži­no­ki­te apie…

Read more

Go­ro­den­koffshutters­tock

Kaip taikyti sąlygas pandas Da­taF­ra­mes su where()

Naudodami pandas DataFrame.where(), galite keisti duomenis savo DataFrame, naudodami sąlygas. Sukurdami sąlygas, kurios nustato, kurias reikšmes palikti, o kurias pakeisti, galite efek­ty­viai valyti, išgauti ar trans­for­muo­ti duomenis DataFrame. Šiame straips­ny­je ap­žvelg­si­me pandas…

Read more

UndreyShutters­tock

Kaip filtruoti skir­tin­gas reikšmes naudojant pandas DataFrame[].unique()

Naudodami pandas DataFrame[].unique(), galite iden­ti­fi­kuo­ti skir­tin­gas reikšmes DataFrame stul­pe­ly­je. Jis grąžina numpy masyvą, padedantį efek­ty­viau tvarkyti didelius duomenų rinkinius. Šis metodas ypač naudingas, jei norite gauti stul­pe­ly­je esančios in­for­ma­ci­jos apžvalgą be…

Read more

BEST-BA­CK­GROUNDSShutters­tock

Kaip ieškoti duomenų rėmelių naudojant pandas isin()

Pandas isin() yra naudinga funkcija duomenų analizei. Dėl paprastos sintaksės ir uni­ver­sa­lių taikymo galimybių ji leidžia efek­ty­viai tikrinti vertes DataFrame. Nesvarbu, ar tikrinate atskiras stul­pe­lius, fil­t­ruo­ja­te Da­taF­ra­mes, ar atliekate su­dė­tin­ges­nes analizes su žodynais,…

Read more

Kaip nustatyti trūks­ta­mas reikšmes naudojant pandas isna() funkciją

Pandas isna() funkcija yra naudinga priemonė trūkstamų duomenų iden­ti­fi­ka­vi­mui DataFrame. Dėl savo paprastos sintaksės ji greitai pateikia aiškų trūkstamų verčių apžvalgą, padėdama imtis veiksmų, kai reikia išvalyti duomenis. Šiame straips­ny­je su­ži­no­si­te, kas yra pandas isna() ir…

Read more

Mr. Kosalshutters­tock

Kas yra Pandas fillna() ir kaip ją naudoti

Pandas fillna() metodas yra funkcija, skirta trūkstamų verčių tvarkymui. Su šia funkcija galima naudoti įvairius pa­ra­met­rus, todėl NaN verčių pa­kei­ti­mas yra lankstus. Šiame straips­ny­je ap­žvelg­si­me šią funkciją, jos sintaksę ir pa­ra­met­rus bei tai, kaip pri­tai­ky­ti NaN verčių…

Read more

Load more items