Reemplazar valores faltantes
En el ejercicio anterior, analizaste el conjunto de datos de universidades y detectaste que '.' representaba un valor ausente en los datos. En este ejercicio, aprenderás la mejor forma de gestionar esos valores usando el módulo pandas.
Verás cómo tratarlos al importar un archivo CSV en pandas con la función read_csv() y ajustando su argumento na_values, que te permite especificar los valores ausentes del DataFrame.
El conjunto de datos se ha cargado como college.csv. Tanto pandas como numpy ya se han importado como pd y np, 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' with na_values set to '.'
college = pd.read_csv(___, ___)
print(college.head())