Para identificar valores nulos en un dataframe, ¿cuál de las siguientes opciones elegiría? Seleccione todas las opciones aplicables.

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 inestimable para la Ciencia de Datos. En esta guía, se familiarizará con una serie de funciones estadísticas, incluyendo cómo encontrar correlaciones, modos, medianas y valores máximos y mínimos dentro de un conjunto de datos. También aprenderá a manejar los valores que faltan y a manipular valores específicos, así como a eliminarlos.

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.

Primeros Pasos con Pandas

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