Методы очистки данных в Pandas Аналитики данных часто сталкиваются с грязными данными, которые могут существенно замедлить процесс анализа. Грязные данные – это пропущенные значения, дубликаты, неконсистентные данные. Пропущенные значения заставляют нас гадать, что же было замыслено нашим коллегой; дубликаты вводят в заблуждение, умножая одно и то же на количество их копий, а неконсистентные данные заставляют нас сомневаться в каждой цифре. Очищать грязные данные можно c Pandas. Рассмотрим основные методы. Читать далее Celery для новичков Celery – это асинхронная распределенная очередь задач, написанная на Python,…