Conteúdo do Curso
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio 4: Tratamento de Valores Ausentes
Gerenciar lacunas nos seus conjuntos de dados é uma tarefa que nenhum cientista de dados pode ignorar. Neste âmbito, NumPy oferece um amplo conjunto de ferramentas. Seja detectando, removendo ou preenchendo valores ausentes, o NumPy possui funcionalidades feitas sob medida para lidar com essas tarefas com facilidade.
Empregar as capacidades do NumPy no tratamento de valores ausentes não apenas refina seus conjuntos de dados, mas também abre caminho para uma análise mais robusta e confiável, um pilar fundamental nos empreendimentos da ciência de dados.
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Às vezes, conjuntos de dados podem ter valores ausentes ou não numéricos. Lidar com eles de forma eficiente com numpy.
- Verifique a presença de valores
NaN. DefinaTruese NaN existir,Falsese não. - Substitua valores
NaNpor0.
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Gerenciar lacunas nos seus conjuntos de dados é uma tarefa que nenhum cientista de dados pode ignorar. Neste âmbito, NumPy oferece um amplo conjunto de ferramentas. Seja detectando, removendo ou preenchendo valores ausentes, o NumPy possui funcionalidades feitas sob medida para lidar com essas tarefas com facilidade.
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Gerenciar lacunas nos seus conjuntos de dados é uma tarefa que nenhum cientista de dados pode ignorar. Neste âmbito, NumPy oferece um amplo conjunto de ferramentas. Seja detectando, removendo ou preenchendo valores ausentes, o NumPy possui funcionalidades feitas sob medida para lidar com essas tarefas com facilidade.
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