Substituindo valores ausentes
No exercício anterior, você analisou o conjunto de dados de faculdades e identificou que '.' representava um valor ausente nos dados. Neste exercício, você vai aprender a melhor maneira de lidar com esse tipo de valor usando o módulo pandas.
Você vai ver como tratar esses valores ao importar um arquivo CSV para o pandas usando a função read_csv() e ajustando o argumento na_values, que permite especificar os valores ausentes do DataFrame.
O conjunto de dados foi carregado como college.csv. Tanto pandas quanto numpy já foram importados como pd e np, respectivamente.
Este exercício faz parte do curso
Lidando com Dados Ausentes em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Read the dataset 'college.csv' with na_values set to '.'
college = pd.read_csv(___, ___)
print(college.head())