Buscar una herramienta especializada que maneje formatos particulares puede ser un proceso que consume tiempo. A pesar del gran número de editores en línea disponibles, no todos son adecuados para el formato UOF, y definitivamente no todos te permiten hacer ajustes a tus archivos. Para empeorar las cosas, no todos ellos proporcionan la seguridad que necesitas para proteger tus dispositivos y documentos. DocHub es una solución perfecta para estos desafíos.
DocHub es una solución en línea popular que cubre todas tus necesidades de edición de documentos y protege tu trabajo con una protección de datos a nivel bancario. Soporta varios formatos, incluyendo UOF, y te permite modificar tales documentos de manera fácil y rápida con una interfaz rica e intuitiva. Nuestra herramienta cumple con importantes estándares de seguridad, como GDPR, CCPA, PCI DSS y la Evaluación de Seguridad de Google, y sigue mejorando su cumplimiento para proporcionar la mejor experiencia de usuario. Con todo lo que ofrece, DocHub es la forma más confiable de Reemplazar resultados en archivos UOF y gestionar toda tu documentación personal y empresarial, sin importar cuán sensible sea.
Cuando completes todas tus modificaciones, puedes establecer una contraseña en tu UOF editado para asegurar que solo los destinatarios autorizados puedan trabajar con él. También puedes guardar tu documento con un Registro de Auditoría detallado para ver quién aplicó qué ediciones y a qué hora. Elige DocHub para cualquier documento que necesites editar de forma segura. ¡Regístrate ahora!
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 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 identificadores 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
