Curso Python para Machine Learning e Análise de Dados - Como lidar com dados faltantes (NaN) em um Dataset (Python para machine learning - Aula 22)

Nesse vídeo vamos ensinar como lidar com dados faltantes (NaN) em um dataset utilizando o pacote Pandas em linguagem Python. Basicamente, iremos mostrar 3 técnicas para lidar com dados faltantes (ou dados missing): 1) Excluir todas as linhas que possuírem pelo menos um dado faltante em alguma coluna, por meio do comando dropna(). 2) Substituir os dados faltantes pela média, por meio do comando fillna(). 3) Substituir os dados faltantes pela mediana, por meio do comando fillna(). Também aprenderemos outros comando úteis para verificar se há dados missing no conjunto de dados, como o comando isnull(). Dataset usado na aula: https://www.kaggle.com/datasets/heesoo37/120-years-of-olympic-history-athletes-and-results Essa é a aula 22 desse curso. Próxima aula (aula 23): https://www.youtube.com/watch?v=voiYTkf_W9Q Todas as aulas desse curso de Python para machine learning e análise de dados estão organizados nessa página: https://didatica.tech/curso-de-python-para-machine-learning-e-ciencia-de-dados-gratuito/ E também nessa playlist: https://www.youtube.com/watch?v=MmSXHCxDwBs&list=PLyqOvdQmGdTR46HUxDA6Ymv4DGsIjvTQ-