Summary  
This chapter covers techniques for imputing missing values in tabular data—using methods like replacing NaNs with a constant, the mean, the median, or by propagating adjacent values via forward-fill and backward-fill through the fillna function.

General domain of usage  
Data cleaning

Watch this video for a step-by-step walkthrough of how to fill in missing values using pandas. You'll see practical demonstrations of the `.fillna()` method, how to use statistical functions like `.mean()` and `.median()` to replace `NaN` values, and learn when to use different filling strategies. This visual guide will help reinforce the concepts and code examples you've just explored, making it easier to handle missing data in your own projects.

Eliminar los valores faltantes no es la única manera de deshacerse de ellos. También puedes reemplazar todos los NaN por un valor definido, por ejemplo, con el valor medio de la columna o con ceros. Esto puede ser útil en muchos casos. Aprenderás esto en el curso <a href="https://codefinity.com/courses/v2/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23" target="_blank"><svg width="1em" height="1em" viewBox="0 0 30 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M17.289 17.305v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-7.76-7.759c-1.755-1.755-1.755-4.601 0-6.356v0c1.753-1.753 4.595-1.756 6.351-0.005l6.208 6.187"></path><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M12.504 13.97v0c1.754-1.754 4.597-1.754 6.351 0l7.762 7.762c1.754 1.754 1.754 4.597 0 6.351v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-5.953-5.953"></path></svg> Learning Statistics with Python</a>.

Observa el ejemplo de cómo rellenar los valores faltantes en la columna `'Age'` con el valor mediano de esta columna:

import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic_2', index_col = 0)
data['Age'].fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True)
print(data['Age'].isna().sum())

**Explicación:**

```python
.fillna(value=data['Age'].median(), inplace=True)
```
- `value = data['Age'].median()` - usando el argumento `value`, indicamos al método `.fillna()` qué hacer con los valores `NaN`. En este caso, aplicamos el método `.fillna()` a la columna `'Age'` y reemplazamos todos los valores faltantes por la **mediana** de la columna;
- `inplace=True` - argumento que se puede usar para guardar los cambios.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys
import numpy as np


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


class TestFillNaMean(unittest.TestCase):
    def test_age_filled_with_mean(self):
        """
        1. Check that all NaN values in the 'Age' column were replaced with the mean of that column.
        """
        import user_code

        url = "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic_2"
        df_ref = pd.read_csv(url, index_col=0)

        # Calculate reference mean (excluding NaN)
        mean_age = df_ref["Age"].mean()

        # User result
        assert hasattr(user_code, "data"), "Variable 'data' not found."
        df_user = user_code.data.copy()

        # Condition 1: no NaN values in Age
        no_nans = df_user["Age"].isna().sum() == 0

        # Condition 2: filled values match mean where they were previously NaN
        mask_nan = df_ref["Age"].isna()
        filled_correctly = True
        if mask_nan.any():
            filled_correctly = np.allclose(
                df_user.loc[mask_nan, "Age"], mean_age, rtol=1e-7, atol=1e-9
            )

        condition = no_nans and filled_correctly
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "All NaN values in 'Age' were correctly replaced with the mean of that column.",
            "The 'Age' column still has missing values or was not filled with the mean correctly."
        )


class TestCountNaN(unittest.TestCase):
    def test_age_nan_count_zero(self):
        """
        2. Check that the number of missing values in 'Age' is 0 and is printed.
        """
        import user_code

        # Check NaN count variable
        assert hasattr(user_code, "NaN"), "Variable 'NaN' not found."
        nan_value = user_code.NaN
        condition = isinstance(nan_value, (int, np.integer)) and nan_value == 0

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable storing the NaN count correctly equals 0.",
            "The variable with NaN count is incorrect or not 0."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_print(self):
        """
        3. Check that the NaN count was printed to the output.
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.NaN)
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The NaN count was printed successfully.",
            "The output is missing. Use print(NaN) to display the NaN count."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()



test_code.py

Este curso contiene muchas funciones útiles para un futuro analista de datos. Aprenderás diferentes formas de extraer datos e incluso establecer condiciones sobre ellos. Después de esto, estarás familiarizado con los métodos de agrupación de datos. Además, aprenderás cómo preprocesar datos. Cada sección tiene su propio conjunto de datos, lo que hace que el curso sea atractivo.

Esta sección te enseñará cómo mostrar columnas específicas por sus títulos o índices. Además, te familiarizarás con las formas en que puedes seleccionar filas por índices.

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Esta sección es una de las más significativas para un analista de datos porque si los datos contienen valores faltantes o en un formato incorrecto, será imposible trabajar con ellos. Por lo tanto, aquí aprenderás cómo tratar con dichos valores inapropiados.

Rellenando los Valores Faltantes

Solución