Contenido del Curso
Primeros Pasos con Pandas
Primeros Pasos con Pandas
Rellenando Valores Nulos
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:
Tarea
Está trabajando con un dataframe llamado data_frame
. Su objetivo es reemplazar los valores NaN en este dataframe con la cadena 'no'
.
¡Gracias por tus comentarios!
Rellenando Valores Nulos
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:
Tarea
Está trabajando con un dataframe llamado data_frame
. Su objetivo es reemplazar los valores NaN en este dataframe con la cadena 'no'
.
¡Gracias por tus comentarios!
Rellenando Valores Nulos
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:
Tarea
Está trabajando con un dataframe llamado data_frame
. Su objetivo es reemplazar los valores NaN en este dataframe con la cadena 'no'
.
¡Gracias por tus comentarios!
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:
Tarea
Está trabajando con un dataframe llamado data_frame
. Su objetivo es reemplazar los valores NaN en este dataframe con la cadena 'no'
.