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

Pandas es una biblioteca sumamente intuitiva para el análisis de datos. También está diseñada para manejar grandes conjuntos de datos, utilizando estructuras como DataFrame y Series. Esto la convierte en una herramienta invaluable para la Ciencia de Datos. En esta guía, se presentarán diversas funciones estadísticas, incluyendo cómo encontrar correlaciones, modas, medianas y valores máximos y mínimos dentro de un conjunto de datos. También se abordará el manejo de valores ausentes y la manipulación o eliminación de valores específicos.

Introducción a los fundamentos de la biblioteca pandas. Creación y manipulación de Series y DataFrames, exploración de su estructura y desarrollo de confianza en la realización de operaciones de datos esenciales.

Domine cómo cargar y gestionar datos desde archivos CSV y TXT. Adquiera experiencia práctica importando conjuntos de datos y preparándolos para análisis posteriores utilizando herramientas de pandas.

Aprenda a explorar, limpiar y resumir datos de manera efectiva. Comprenda cómo manejar valores faltantes, extraer información y realizar operaciones estadísticas básicas con pandas.

Cuestionario: Identificación de Valores Nulos

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Cuestionario: Identificación de Valores Nulos