Tratar los datos que faltan

Es importante tratar los datos que faltan antes de empezar el análisis.

Un enfoque consiste en descartar los valores que faltan si representan una pequeña proporción, normalmente el 5 %, de tus datos.

Trabajando con un conjunto de datos sobre precios de billetes de avión, almacenado como un DataFrame de pandas llamado planes, tendrás que contar el número de valores perdidos en todas las columnas, calcular el cinco por ciento de todos los valores, utilizar este umbral para eliminar observaciones y comprobar cuántos valores perdidos quedan en el conjunto de datos.