Sustituir valores perdidos ocultos

En los dos ejercicios anteriores, trabajaste en identificar y gestionar valores perdidos al importar un conjunto de datos. En este ejercicio, vas a identificar valores perdidos ocultos en tus datos y a tratarlos. Usarás el conjunto de datos diabetes, que ya se ha cargado por ti.

El DataFrame diabetes tiene valores 0 en la columna BMI. Pero BMI no puede ser 0. Debería ser NaN. En este ejercicio, aprenderás a detectar estas discrepancias. Realizarás un análisis de datos sencillo para localizar valores perdidos y reemplazarlos. Tanto numpy como pandas se han importado como np y pd, respectivamente.

Además, puedes explorar el conjunto de datos imprimiendo su .head(), .info(), etc., para familiarizarte mejor con él.