Para manejar valores NaN mientras se conserva cada fila del dataframe, podemos utilizar la función `fillna()`. Esto nos permite rellenar cada celda vacía con un valor específico (como una cadena o un número) en lugar de eliminarlo.

Para reemplazar valores NaN con el número 0:
```python
import pandas as pd
data_frame = pd.read_csv(file.csv)
new_data_frame = data_frame.fillna(0)
```

Pandas is an extremely user-friendly library for data analysis. It's also designed to handle large datasets, using data structures like DataFrame and Series. This makes it an invaluable tool for Data Science. In this guide, you'll get acquainted with a range of statistical functions, including how to find correlations, modes, medians, and maximum and minimum values within a dataset. You'll also learn how to handle missing values and manipulate specific values, as well as how to remove them.

En esta sección, exploraremos los fundamentos de las estructuras Series y DataFrame. También aprenderá acerca de las distinciones entre estos dos tipos de estructuras.

Los datos pueden obtenerse en varios formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML y más. Con Pandas, no está limitado a un único formato - puede trabajar con datos a través de una multitud de tipos de archivo. En este capítulo, nos centraremos específicamente en los formatos CSV y TXT.

Aquí aprenderá a procesar datos sin procesar eliminando la información superflua y gestionando los valores nulos de un conjunto de datos.

Rellenando Valores Nulos

Tarea

Primeros Pasos con Pandas

Rellenando Valores Nulos

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