Robert KneschkeShutter­stock

Kas ir pieejama tīmekļa vietne un kāpēc tā ir svarīga?

Pie­kļūs­ta­mās tīmekļa vietnes nodrošina, ka ikviens var piekļūt di­gi­tā­la­jam saturam. Ap­vie­no­ta­jā Karalistē tīmekļa pie­kļūs­ta­mī­bai ir nozīmīga juridiska nozīme saskaņā ar 2010. gada Likumu par vien­lī­dzī­bu un 2018. gada No­tei­ku­miem par publiskā sektora iestāžu (tīmekļa vietņu un…

Read more

Rawpixel.comShutter­stock

Kas ir HTML ķermenis un kā to lietot

Lai parādītu saturu savā tīmekļa vietnē, tas jāievieto HTML body elementā, kas atrodas zem galvenes un virs apakšējās daļas. Šajā spe­ciā­la­jā rakstā tiks sniegti daži vienkārši piemēri, kuros iz­skaid­rots, kā lietot HTML body tagu, kā tas darbojas, kādus atribūtus tas atbalsta un…

Read more

Rawpixel.comShutter­stock

Kā izmantot HTML bāzes tagu, lai definētu bāzes URL

HTML valodā bāzes tag ir atbildīgs par jūsu tīmekļa vietnes bāzes URL de­fi­nē­ša­nu. Kom­bi­nā­ci­jā ar mērķa atribūtu tas definē mērķa logu visām re­la­tī­va­jām saitēm lapā. Turp­mā­ka­jā rakstā mēs ie­pa­zīs­ti­nā­sim jūs ar HTML bāzi sīkāk, parādīsim, kā lietot atribūtus, un iz­skaid­ro­sim dažus…

Read more

BEST-BACKGROUNDSShutter­stock

Kā iziet cauri Da­taF­ra­mes ar pandas iterrows()

Pandas DataFrame.iterrows() ir noderīga funkcija, lai izietu cauri rindām DataFrame, it īpaši, ja jums ir ne­pie­cie­šams apstrādāt datus rindu pa rindai. Tas ir īpaši noderīgi ap­rē­ķi­niem vai no­sa­cī­ju­mu loģikai. Šajā rakstā mēs ap­ska­tī­sim panda iterrows() sintaksi un parādīsim, kā…

Read more

BEST-BACKGROUNDSShutter­stock

Kā tīrīt datus pandās ar dropna()

Pandas DataFrame.dropna() funkcija ir spēcīgs rīks datu kopu tīrīšanai. Funkcija efektīvi noņem trūk­sto­šās vērtības un to var izmantot ar dažādiem pa­ra­met­riem, ļaujot prog­ram­mē­tā­jiem noteikt dažādas prasības datu tīrīšanai. Uzziniet par šīs funkcijas sintaksi, pa­ra­met­riem un…

Read more

Go­ro­den­koffshutter­stock

Kā piemērot no­sa­cī­ju­mus pandas Da­taF­ra­mes ar where()

Iz­man­to­jot pandas DataFrame.where(), varat modificēt datus savā DataFrame, iz­man­to­jot no­sa­cī­ju­mus. Iz­vei­do­jot no­sa­cī­ju­mus, lai noteiktu, kuras vērtības saglabāt un kuras aizstāt, varat efektīvi attīrīt, izgūt vai pārveidot datus DataFrame. Šajā rakstā ap­ska­tī­sim pandas where()…

Read more

UndreyShutter­stock

Kā filtrēt at­šķi­rī­gas vērtības ar pandas DataFrame[].unique()

Iz­man­to­jot pandas DataFrame[].unique(), varat iden­ti­fi­cēt at­šķi­rī­gas vērtības DataFrame kolonnā. Tā atgriež numpy masīvu, palīdzot efektīvāk apstrādāt lielus datu kopumus. Šī metode ir īpaši noderīga, ja vēlaties iegūt pārskatu par in­for­mā­ci­ju kolonnā bez dublētiem vērtībām.…

Read more

BEST-BACKGROUNDSShutter­stock

Kā meklēt Da­taF­ra­mes, iz­man­to­jot pandas isin()

Pandas isin() ir noderīga funkcija datu analīzei. Pa­tei­co­ties tās vien­kār­ša­jai sintaksei un daudz­pu­sī­ga­jām lie­to­jum­prog­ram­mām, tā ļauj efektīvi pārbaudīt vērtības DataFrame. Ne­at­ka­rī­gi no tā, vai jūs pārbaudāt at­se­viš­ķas kolonnas, filtrējat Da­taF­ra­mes vai veicat sa­rež­ģī­tā­kas…

Read more

Kā iden­ti­fi­cēt trūk­sto­šās vērtības ar pandas isna() funkciju

Pandas isna() funkcija ir noderīgs rīks, lai iden­ti­fi­cē­tu trūk­sto­šos datus DataFrame. Pa­tei­co­ties vien­kār­ša­jai sintaksei, tā ātri sniedz skaidru pārskatu par trūk­sto­ša­jām vērtībām, palīdzot jums rīkoties, kad dati ir jāattīra. Šajā rakstā jūs uz­zi­nā­siet, kas ir pandas isna() un…

Read more

Mr. Kosalshutter­stock

Kas ir Pandas fillna() un kā to lietot

Pandas fillna() metode ir funkcija, ko izmanto, lai ap­strā­dā­tu trūk­sto­šās vērtības. Ar šo funkciju var izmantot dažādus pa­ra­met­rus, kas nodrošina elastību, aizstājot NaN vērtības. Šajā rakstā mēs ap­ska­tī­sim šo funkciju, tās sintaksi un pa­ra­met­rus, kā arī to, kā pielāgot…

Read more

Load more items