Como limpiar datos en Pandas y Python #excel #python
Cómo limpiar datos en Python usando isnull, sum y dropna. En este video aprenderás de forma clara y sencilla cómo detectar valores nulos en un DataFrame utilizando isnull y sum, y cómo eliminarlos correctamente con dropna. Estas herramientas son fundamentales en cualquier proceso de limpieza de datos, especialmente cuando trabajas con análisis estadístico, visualización de datos o modelos predictivos.
Mostramos paso a paso cómo identificar qué columnas tienen valores faltantes, cuántos son y cómo eliminarlos sin comprometer la integridad del análisis. También explicamos cuándo es correcto usar dropna, ya que eliminar datos sin criterio puede afectar tus resultados. Utilizamos como ejemplo real un archivo de Excel con datos del DANE, Dirección de Síntesis y Cuentas Nacionales, para mostrar cómo manejar este tipo de información en proyectos reales.
Este video es ideal para estudiantes, analistas de datos, científicos de datos, economistas o cualquier persona interesada en aprender cómo tratar valores nulos en Python con pandas. Si estás comenzando en el mundo del análisis de datos, este contenido te ayudará a entender una de las etapas más importantes: la limpieza de datos.
Suscríbete al canal si quieres seguir aprendiendo sobre Python, pandas y ciencia de datos aplicada. Comparte este video con compañeros o colegas que estén aprendiendo sobre manejo de datos y deja tus preguntas o comentarios para seguir creciendo juntos.
#KristianMartinezColina #Python #DataScience #Pandas #LimpiezaDeDatos #AnalisisDeDatos #ISNULL #DROPNA
Видео Como limpiar datos en Pandas y Python #excel #python канала Programación en Python | Kristian Martinez Colina
Mostramos paso a paso cómo identificar qué columnas tienen valores faltantes, cuántos son y cómo eliminarlos sin comprometer la integridad del análisis. También explicamos cuándo es correcto usar dropna, ya que eliminar datos sin criterio puede afectar tus resultados. Utilizamos como ejemplo real un archivo de Excel con datos del DANE, Dirección de Síntesis y Cuentas Nacionales, para mostrar cómo manejar este tipo de información en proyectos reales.
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