Datos ausentes
Ahora vamos a explorar diferentes métodos para tratar los datos ausentes.
Es importante conocer distintos enfoques para manejar valores faltantes, ya que no siempre puedes eliminar observaciones del conjunto de datos.
El conjunto de datos data y pandas as pd están disponibles en tu sesión.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de datos de IoT en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Print head of the DataFrame
print(data.head())
# Drop missing rows
data_clean = ____
____