Conteúdo do Curso
Projeto de Previsão de Preços de Ações
Verifique a Consistência dos Dados
A exclusão de valores null
e duplicatas é importante na limpeza e pré-processamento de dados em Python porque garante a integridade e precisão dos dados que estão sendo analisados. Valores null
podem levar a erros e viés na análise, e as duplicatas podem distorcer os resultados e torná-los confiáveis.
Remover valores null
e duplicatas também pode melhorar o desempenho da análise e reduzir a quantidade de espaço de armazenamento necessário. É importante entender também que a decisão de excluir valores null
e duplicatas depende da análise dos dados, pois, às vezes, é necessário manter valores null
e duplicatas no conjunto de dados para obter informações significativas.
Tarefa
- Remova os valores
null
do conjunto de dados; - Remova duplicatas do conjunto de dados.
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A exclusão de valores null
e duplicatas é importante na limpeza e pré-processamento de dados em Python porque garante a integridade e precisão dos dados que estão sendo analisados. Valores null
podem levar a erros e viés na análise, e as duplicatas podem distorcer os resultados e torná-los confiáveis.
Remover valores null
e duplicatas também pode melhorar o desempenho da análise e reduzir a quantidade de espaço de armazenamento necessário. É importante entender também que a decisão de excluir valores null
e duplicatas depende da análise dos dados, pois, às vezes, é necessário manter valores null
e duplicatas no conjunto de dados para obter informações significativas.
Tarefa
- Remova os valores
null
do conjunto de dados; - Remova duplicatas do conjunto de dados.