A menudo es difícil encontrar una plataforma que pueda cubrir todas tus demandas corporativas o que te proporcione las herramientas correctas para gestionar la creación y aprobación de documentos. Elegir una aplicación o plataforma que combine herramientas esenciales de creación de documentos que optimicen cualquier proceso que tengas en mente es fundamental. Aunque el formato más popular a utilizar es PDF, necesitas una solución integral para manejar cualquier formato disponible, como LOG.
DocHub asegura que todos tus requisitos de creación de documentos estén atendidos. Revisa, firma electrónicamente, gira y combina tus páginas según tus preferencias con un clic del ratón. Maneja todos los formatos, como LOG, de manera efectiva y rápida. Independientemente del formato con el que comiences a trabajar, puedes convertirlo fácilmente en el formato necesario. Ahorra mucho tiempo solicitando o buscando el tipo de archivo adecuado.
Con DocHub, no necesitas tiempo adicional para acostumbrarte a nuestra interfaz y procedimiento de edición. DocHub es un software intuitivo y fácil de usar para cualquier persona, incluso para aquellos sin educación técnica. Integra a tu equipo y departamentos y mejora la gestión de documentos para tu organización para siempre. reemplaza datos en LOG, crea formularios rellenables, firma electrónicamente tus documentos y completa procesos con DocHub.
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hola bienvenidos hoy aprenderemos cómo reemplazar o modificar algunos de los valores en nuestro marco de datos de pandas aquí hay un conjunto de datos nuevamente que he utilizado un montón de veces antes en mis videos de pandas este es un marco de datos que obtuve de los datos abiertos de la ciudad de Nueva York es una lista de posiciones abiertas en el gobierno de la ciudad de Nueva York uh sus identificaciones de trabajo el título del trabajo la agencia que abrió esta posición si es externa o interna la categoría y cuál es el salario esperado desde el extremo inferior hasta el extremo superior lo primero que quiero mostrarte es en realidad bastante simple se trata de reemplazar el valor none así que valores faltantes para eso en pandas todo lo que tienes que hacer es decir data fill na y si ya sabes con qué quieres llenarlo simplemente lo llenas aquí así que veo que hay un none o valor faltante aquí en la categoría del trabajo sabes que hay un montón de formas de cómo puedes averiguar si hay valores faltantes he hecho un video sobre eso me aseguraré de enlazarlo aquí pero también hay todo un proceso diferente
