Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes | NumPy
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
course content

Contenido del Curso

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estadísticas
7. Scikit-learn

book
Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes

Gestionar las lagunas en sus conjuntos de datos es una tarea que ningún científico de datos puede pasar por alto. En este ámbito, NumPy ofrece un amplio conjunto de herramientas. Ya se trate de detectar, eliminar o rellenar valores perdidos, NumPy cuenta con funcionalidades adaptadas para gestionar estas tareas con facilidad.

El empleo de las capacidades de NumPy en el manejo de valores perdidos no sólo refina sus conjuntos de datos, sino que también allana el camino para un análisis más robusto y fiable, una piedra angular en las empresas de ciencia de datos.

Tarea
test

Swipe to show code editor

A veces, los conjuntos de datos pueden tener valores perdidos o no numéricos. Manéjalos eficientemente con numpy.

  1. Comprueba la presencia de valores NaN. Establece True si existe NaN, False si no.
  2. Reemplazar los valores NaN por 0.
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 4
toggle bottom row

book
Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes

Gestionar las lagunas en sus conjuntos de datos es una tarea que ningún científico de datos puede pasar por alto. En este ámbito, NumPy ofrece un amplio conjunto de herramientas. Ya se trate de detectar, eliminar o rellenar valores perdidos, NumPy cuenta con funcionalidades adaptadas para gestionar estas tareas con facilidad.

El empleo de las capacidades de NumPy en el manejo de valores perdidos no sólo refina sus conjuntos de datos, sino que también allana el camino para un análisis más robusto y fiable, una piedra angular en las empresas de ciencia de datos.

Tarea
test

Swipe to show code editor

A veces, los conjuntos de datos pueden tener valores perdidos o no numéricos. Manéjalos eficientemente con numpy.

  1. Comprueba la presencia de valores NaN. Establece True si existe NaN, False si no.
  2. Reemplazar los valores NaN por 0.
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 4
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
We're sorry to hear that something went wrong. What happened?
some-alt