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Tutorial de Pandas con Python 5: Manejar datos faltantes con fillna, dropna e interpolate

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Tutorial de Pandas con Python 5: Manejar datos faltantes con fillna, dropna e interpolate

493.613 visualizaciones 13 de noviembre de 2017 22:07

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En este tutorial aprenderemos a manejar datos faltantes en pandas usando los métodos fillna, interpolate y dropna. Puedes rellenar valores faltantes con un valor o una lista de valores, o usar uno de los métodos de interpolación.

Temas que cubrimos en este video de Pandas con Python:
0:00 Introducción
2:30 Convertir una columna de texto en tipo fecha
3:15 Usar la fecha como índice del dataframe con el método set_index()
4:10 Usar el método fillna() en un dataframe
7:35 Usar fillna(method="ffill") para rellenar hacia adelante
8:57 Usar fillna(method="bfill") para rellenar hacia atrás
9:56 El parámetro "axis" en fillna()
11:18 El parámetro "limit" en fillna()
13:46 Usar interpolate() para hacer interpolación en un dataframe
15:34 El parámetro "time" en interpolate()
16:50 Usar dropna() para eliminar filas con valores "na"
17:50 El parámetro "how" en dropna()
18:33 El parámetro "thresh" en dropna()

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Sobre este tutorial

codebasics publicó este tutorial en vídeo de 22:07 el 13 de noviembre de 2017. Se ha visto 493.613 veces en YouTube.

Categoría
Educación
Duración
22:07
Publicado
13 de noviembre de 2017
Visualizaciones
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