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Aprende Relleno de Valores Faltantes | Preprocesamiento de Datos
Técnicas Avanzadas en Pandas

bookRelleno de Valores Faltantes

Eliminar los valores faltantes no es la única manera de deshacerse de ellos. También se pueden reemplazar todos los NaN por un valor definido, por ejemplo, con el valor medio de la columna o con ceros. Esto puede ser útil en muchos casos. Aprenderá esto en el curso Aprendizaje de Estadística con Python.

Observe el ejemplo de cómo rellenar los valores faltantes en la columna 'Age' con el valor mediano de esta columna:

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import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic_2', index_col = 0) data['Age'].fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True) print(data['Age'].isna().sum())
copy

Explicación:

.fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True)
  • value = data['Age'].median() - usando el argumento value, se indica al método .fillna() qué hacer con los valores NaN. En este caso, se aplica el método .fillna() a la columna 'Age' y se reemplazan todos los valores faltantes por la mediana de la columna;
  • inplace=True - argumento que se puede utilizar para guardar los cambios.
Tarea

Swipe to start coding

Los valores faltantes pueden causar problemas al analizar datos. Una de las formas más comunes de tratarlos es reemplazando los valores faltantes por la media de la columna.

Su tarea es:

  1. Reemplazar todos los valores NaN en la columna 'Age' por la media de esa columna.
  • Utilice el método .fillna() con los argumentos value=data['Age'].mean() e inplace=True.
  1. Calcular e imprimir el número de valores faltantes restantes en la columna 'Age'.

Solución

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 5. Capítulo 5
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Can you explain the difference between using the mean and the median to fill missing values?

What are some other strategies for handling missing data?

Can you show how to fill missing values in multiple columns at once?

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Eliminar los valores faltantes no es la única manera de deshacerse de ellos. También se pueden reemplazar todos los NaN por un valor definido, por ejemplo, con el valor medio de la columna o con ceros. Esto puede ser útil en muchos casos. Aprenderá esto en el curso Aprendizaje de Estadística con Python.

Observe el ejemplo de cómo rellenar los valores faltantes en la columna 'Age' con el valor mediano de esta columna:

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import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic_2', index_col = 0) data['Age'].fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True) print(data['Age'].isna().sum())
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Explicación:

.fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True)
  • value = data['Age'].median() - usando el argumento value, se indica al método .fillna() qué hacer con los valores NaN. En este caso, se aplica el método .fillna() a la columna 'Age' y se reemplazan todos los valores faltantes por la mediana de la columna;
  • inplace=True - argumento que se puede utilizar para guardar los cambios.
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  1. Reemplazar todos los valores NaN en la columna 'Age' por la media de esa columna.
  • Utilice el método .fillna() con los argumentos value=data['Age'].mean() e inplace=True.
  1. Calcular e imprimir el número de valores faltantes restantes en la columna 'Age'.

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