# Пример цикла for для списка на русском языке:
# Создадим список с именами
names = ["Александр", "Анна", "Василий", "Дмитрий"]
# Начнем цикл for
for name in names:
# Выведем имя из списка
print(name)
# Результат:
# Александр
# Анна
# Василий
# Дмитрий
# Создадим список с именами
names = ["Александр", "Анна", "Василий", "Дмитрий"]
# Начнем цикл for
for name in names:
# Выведем имя из списка
print(name)
# Результат:
# Александр
# Анна
# Василий
# Дмитрий
Для создания цикла в SQL можно использовать конструкцию WHILE. Например, чтобы вывести все записи из таблицы "users", можно использовать следующий код:
DECLARE @i INT = 0;
WHILE @i < (SELECT COUNT(*) FROM users)
BEGIN
SELECT * FROM users WHERE id = @i;
SET @i = @i + 1;
END
DECLARE @i INT = 0;
WHILE @i < (SELECT COUNT(*) FROM users)
BEGIN
SELECT * FROM users WHERE id = @i;
SET @i = @i + 1;
END
# Код на Python для очистки данных в датафрейме:
# Импортируем библиотеку pandas
import pandas as pd
# Создаем датафрейм
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Иван', 'Петр', 'Алексей', 'Анна', 'Александр'],
'Возраст': [20, 21, 22, None, 24],
'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Нижний Новгород', 'Казань', 'Владивосток']})
# Выводим датафрейм
print(df)
# Заменяем пропущенные значения в столбце "Возраст" на среднее значение
df['Возраст'] = df['Возраст'].fillna(df['Возраст'].mean())
# Выводим датафрейм
print(df)
# Объяснение:
# В данном примере мы импортировали библиотеку pandas и создали датафрейм с именами, возрастами и городами. Затем мы заменили пропущенные значения в столбце "Возраст" на среднее значение.
# Импортируем библиотеку pandas
import pandas as pd
# Создаем датафрейм
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Иван', 'Петр', 'Алексей', 'Анна', 'Александр'],
'Возраст': [20, 21, 22, None, 24],
'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Нижний Новгород', 'Казань', 'Владивосток']})
# Выводим датафрейм
print(df)
# Заменяем пропущенные значения в столбце "Возраст" на среднее значение
df['Возраст'] = df['Возраст'].fillna(df['Возраст'].mean())
# Выводим датафрейм
print(df)
# Объяснение:
# В данном примере мы импортировали библиотеку pandas и создали датафрейм с именами, возрастами и городами. Затем мы заменили пропущенные значения в столбце "Возраст" на среднее значение.