Detección de valores faltantes
Los conjuntos de datos suelen traer valores faltantes ocultos representados como 'NA', '.' u otros. En este ejercicio, trabajarás con el conjunto de datos college, que contiene distintos detalles de estudiantes universitarios. Tu tarea es identificar los valores faltantes analizando el conjunto de datos.
Para lograrlo, puedes usar el método .info() de pandas y la función sort() de numpy junto con el método .unique() para distinguir con claridad el valor ficticio que representa los datos faltantes.
El archivo college.csv ya se ha cargado por ti. Los paquetes numpy y pandas ya se han importado como np y pd, respectivamente.
Este ejercicio forma parte del curso
Cómo tratar datos faltantes en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Read the dataset 'college.csv'
college = ___
print(college.head())