Tratar valores ausentes com pandas
Valores ausentes surgem de fontes incompletas ou erros de coleta.
O que é Tratar valores ausentes com pandas?
Valores ausentes surgem de fontes incompletas ou erros de coleta.
Detecte e substitua dados faltantes.
Quando usar?
- Ler e limpar dados tabulares.
- Analisar CSV, APIs e bancos de dados.
- Preparar relatórios e estatísticas.
Código de exemplo
main.py
import pandas as pd
import numpy as np
students = pd.DataFrame({"name": ["Ada", "Lin", "Sam"], "score": [95, np.nan, 85]})
students["score"] = students["score"].fillna(students["score"].median())
print(students)Saída esperada
name score
0 Ada 95.0
1 Lin 90.0
2 Sam 85.0Como funciona
A mediana substitui NaN; remover ou imputar depende do contexto.
Altere os valores e execute o programa no compilador Python online CodeUtility sem instalar Python.
Exercícios práticos
Altere as entradas e teste casos de borda antes de usar conjuntos de dados maiores.
- Adicione linhas, colunas e valores ausentes.
- Combine filtro, ordenação e groupby.
- Carregue um arquivo real e confira os dtypes.