Para lidar com valores nulos **enquanto mantém cada linha** do DataFrame, podemos utilizar o método `fillna()`. Isso nos permite preencher cada célula vazia com um **valor específico** (como uma string ou número) em vez de eliminá-la.

Para substituir valores nulos pelo número 0, o método `fillna()` é usado:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file.csv)
new_df = df.fillna(0)
```

Pandas é uma biblioteca extremamente amigável para análise de dados. Também é projetada para lidar com grandes conjuntos de dados, usando estruturas de dados como DataFrame e Series. Isso a torna uma ferramenta inestimável para Ciência de Dados. Neste guia, você se familiarizará com uma variedade de funções estatísticas, incluindo como encontrar correlações, modas, medianas e valores máximos e mínimos dentro de um conjunto de dados. Você também aprenderá a lidar com valores ausentes e manipular valores específicos, bem como como removê-los.

Nesta seção, exploraremos os fundamentos das estruturas Series e DataFrame. Você também aprenderá sobre as distinções entre esses dois tipos de estruturas.

Os dados podem ser obtidos em vários formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML e mais. Com o Pandas, você não está limitado a um único formato — você pode trabalhar com dados em uma variedade de tipos de arquivos. Neste capítulo, vamos nos concentrar especificamente nos formatos CSV e TXT.

Aqui, você aprenderá a processar dados brutos removendo informações desnecessárias e gerenciando valores nulos em um conjunto de dados.

Desafio: Preenchendo Valores Nulos

Solução

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