Para manejar valores NaN mientras se conserva cada fila del dataframe, podemos utilizar la función `fillna()`. Esto nos permite rellenar cada celda vacía con un valor específico (como una cadena o un número) en lugar de eliminarlo.

Para reemplazar valores NaN con el número 0:
```python
import pandas as pd
data_frame = pd.read_csv(file.csv)
new_data_frame = data_frame.fillna(0)
```

Pandas es una biblioteca extremadamente fácil de usar para el análisis de datos. También está diseñada para manejar grandes conjuntos de datos, utilizando estructuras de datos como DataFrame y Series. Esto la convierte en una herramienta inestimable para la Ciencia de Datos. En esta guía, se familiarizará con una serie de funciones estadísticas, incluyendo cómo encontrar correlaciones, modos, medianas y valores máximos y mínimos dentro de un conjunto de datos. También aprenderá a manejar los valores que faltan y a manipular valores específicos, así como a eliminarlos.

En esta sección, exploraremos los fundamentos de las estructuras Series y DataFrame. También aprenderá acerca de las distinciones entre estos dos tipos de estructuras.

Los datos pueden obtenerse en varios formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML y más. Con Pandas, no está limitado a un único formato - puede trabajar con datos a través de una multitud de tipos de archivo. En este capítulo, nos centraremos específicamente en los formatos CSV y TXT.

Aquí aprenderá a procesar datos sin procesar eliminando la información superflua y gestionando los valores nulos de un conjunto de datos.

Primeros Pasos con Pandas

Rellenando Valores Nulos

Rellenando Valores Nulos