Data Loss Risks When Using dropna | Spanish

Una sola línea de código —dropna()— puede eliminar silenciosamente el 40% de tu dataset si no tienes cuidado. Este es uno de los escollos más peligrosos y menos valorados en PySpark.

En este video, demostramos exactamente cómo el comportamiento por defecto de dropna() (eliminar cualquier fila que tenga al menos un null) puede devastar tus datos. Compararemos los row counts antes y después para mostrar la escala oculta de la pérdida de datos, y explicaremos cómo usar el subset parameter para apuntar solo a las columnas que realmente importan.

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