Conclusión

Cómo tratar datos faltantes en Python

Suraj Donthi

Deep Learning & Computer Vision Consultant

Capítulo 1

• Operaciones con valores nulos
• Detección de valores ausentes
• Sustitución de valores ausentes
• Análisis del grado de ausencia

Capítulo 2

• Tipos de ausencia
  • MCAR
  • MAR
  • MNAR
• Correlaciones de ausencia
  • Mapas de calor
  • Dendrogramas
• Visualizar la ausencia en una variable
• Eliminación de valores ausentes

Capítulo 3

• Técnicas de imputación
• Tratamiento de series temporales
• Comparación gráfica de series temporales imputadas

Capítulo 4

• Técnicas avanzadas de imputación
  • KNN
  • MICE
• Imputación de datos categóricos
• Evaluar y comparar las distintas imputaciones

¡Enhorabuena!

Cómo tratar datos faltantes en Python