Contenido del Curso
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes
Gestionar las lagunas en sus conjuntos de datos es una tarea que ningún científico de datos puede pasar por alto. En este ámbito, NumPy ofrece un amplio conjunto de herramientas. Ya se trate de detectar, eliminar o rellenar valores perdidos, NumPy cuenta con funcionalidades adaptadas para gestionar estas tareas con facilidad.
El empleo de las capacidades de NumPy en el manejo de valores perdidos no sólo refina sus conjuntos de datos, sino que también allana el camino para un análisis más robusto y fiable, una piedra angular en las empresas de ciencia de datos.
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A veces, los conjuntos de datos pueden tener valores perdidos o no numéricos. Manéjalos eficientemente con numpy.
- Comprueba la presencia de valores
NaN. EstableceTruesi existe NaN,Falsesi no. - Reemplazar los valores
NaNpor0.
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Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes
Gestionar las lagunas en sus conjuntos de datos es una tarea que ningún científico de datos puede pasar por alto. En este ámbito, NumPy ofrece un amplio conjunto de herramientas. Ya se trate de detectar, eliminar o rellenar valores perdidos, NumPy cuenta con funcionalidades adaptadas para gestionar estas tareas con facilidad.
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