Lección 16 del curso Pandas Nivel Básico.
En la lección anterior vimos cómo realizar la exploración del set de datos para nuestro proyecto de análisis de datos para el marketing de la bebida energizante, una fase que nos permitió tener un panorama claro de las características del dataset y de los datos que resultarán relevantes para la extracción de los insights de interés.
En esta lección veremos otra de las fases de preparación de datos previa al análisis: la limpieza de los datos.
En particular, veremos cómo usar varias herramientas de Pandas vistas a lo largo de este curso para:
- Eliminar columnas irrelevantes del set de datos
- Reorganizar las columnas restantes
- Realizar el manejo de los datos faltantes
Veamos entonces cómo implementar cada una de estas etapas de limpieza:
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Perfecto, acabamos de ver cómo usar herramientas como «drop», «info» y «dropna» para determinar la estrategia de limpieza y llevar a cabo la eliminación de columnas irrelevantes y de los datos faltantes en nuestro dataset.
Y con esto ya hemos completado el pre-procesamiento de nuestro set de datos y estamos listos para la fase central de este proyecto, el análisis de los datos asociados al marketing de la bebida energizante, que será el tema de la próxima lección.
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