Para manejar valores nulos **mientras se retiene cada fila** del DataFrame, podemos utilizar el método `fillna()`. Esto nos permite poblar cada celda vacía con un **valor específico** (como una cadena o número) en lugar de eliminarla.

Para reemplazar valores nulos con el número 0, se utiliza el método `fillna()`:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file.csv)
new_df = df.fillna(0)
```

Pandas es una biblioteca extremadamente fácil de usar para el análisis de datos. También está diseñada para manejar grandes conjuntos de datos, utilizando estructuras de datos como DataFrame y Series. Esto la convierte en una herramienta invaluable para la Ciencia de Datos. En esta guía, te familiarizarás con una variedad de funciones estadísticas, incluyendo cómo encontrar correlaciones, modas, medianas y valores máximos y mínimos dentro de un conjunto de datos. También aprenderás a manejar valores faltantes y manipular valores específicos, así como a eliminarlos.

En esta sección, exploraremos los fundamentos de las estructuras Series y DataFrame. También aprenderás sobre las diferencias entre estos dos tipos de estructuras.

Los datos pueden obtenerse en varios formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML y más. Con Pandas, no estás limitado a un solo formato: puedes trabajar con datos de una multitud de tipos de archivos. En este capítulo, nos centraremos específicamente en los formatos CSV y TXT.

Aquí, aprenderás a procesar datos en bruto eliminando información innecesaria y gestionando valores nulos en un conjunto de datos.

Primeros Pasos con Pandas

Desafío: Rellenar Valores Nulos

Solución

Desafío: Rellenar Valores Nulos

Solución