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.
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Desafio 4: Tratamento de Valores Ausentes
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