feature1  feature2  feature3
0       1.0      10.0       NaN
1       2.0       NaN       NaN
2       NaN      30.0       NaN
3       4.0      40.0       NaN

   feature1  feature2  feature3
0      1.00      10.0       NaN
1      2.00      26.7       NaN
2      2.33      30.0       NaN
3      4.00      40.0       NaN

import pandas as pd

def fill_missing_with_mean(df):
numeric_columns = df.select_dtypes(include=['float', 'int'])
for column in numeric_columns:
if df[column].notna().any(): # Проверяем, есть ли значения не NaN
df[column] = df[column].fillna(df[column].mean())
return df

# Пример использования:
data = pd.DataFrame({
'feature1': [1.0, 2.0, None, 4.0],
'feature2': [10.0, None, 30.0, 40.0],
'feature3': [None, None, None, None]
})

result = fill_missing_with_mean(data)
print(result)

python remove_duplicates.py input.csv output.csv column_name
id,name,age
1,John,30
2,Jane,25
4,Bob,35

import pandas as pd
import sys

if len(sys.argv) < 4:
print("Использование: python remove_duplicates.py <input_file> <output_file> <column_name>")
sys.exit(1)

input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]
column_name = sys.argv[3]

try:
df = pd.read_csv(input_file)
df = df.drop_duplicates(subset=[column_name])
df.to_csv(output_file, index=False)
print(f"Дубликаты удалены. Результат сохранён в {output_file}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")

print(remove_vowels("Hello World"))  # Ожидаемый результат: "Hll Wrld"
print(remove_vowels("Python is great"))  # Ожидаемый результат: "Pythn s grt"

def remove_vowels(s):
vowels = "aeiouAEIOU"
return ''.join(char for char in s if char not in vowels)

# Пример использования:
print(remove_vowels("Hello World")) # Ожидаемый результат: "Hll Wrld"
print(remove_vowels("Python is great")) # Ожидаемый результат: "Pythn s grt"

# Декоратор для логирования вызовов функции
def log_call(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Вызов функции {func.__name__} с аргументами: {args}, {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Результат: {result}")
        return result
    return wrapper

# Применение декоратора
@log_call
def add(a, b):
    return a + b

add(3, 5)

🗣️ В этом примере декоратор log_call добавляет логирование вызовов и результатов функции add. Декораторы позволяют делать код более модульным и удобным для повторного использования.