#################################################################################################### 01. Lidando com valores ausentes: Nesta aula, vamos aprender sobre como lidar com dados ausentes em conjuntos de dados. Existem três categorias de dados faltantes: dados faltantes completamente ao acaso, dados faltantes ao acaso e dados faltantes não ao acaso. Vou explicar cada uma delas e dar exemplos para facilitar o entendimento. Em seguida, vamos ver como detectar esses dados ausentes e como lidar com eles, seja excluindo-os ou imputando valores para substituí-los. É importante saber lidar com dados ausentes, especialmente quando estamos trabalhando com inteligência artificial. #################################################################################################### 02. Hands-On - Detecção de valores ausentes: Nesta aula, aprendemos como identificar e lidar com valores ausentes em um conjunto de dados. Primeiro, vimos como identificar as linhas que possuem pelo menos um valor ausente, o que pode nos ajudar a encontrar padrões ou erros sistemáticos nos dados. Em seguida, aprendemos a contar quantas colunas têm pelo menos um valor ausente, o que pode indicar problemas no conjunto de dados. Também vimos como identificar a quantidade de valores ausentes em uma coluna específica. Por fim, aprendemos a contar quantas linhas têm pelo menos um valor ausente em alguma coluna, o que pode ser útil para decidir se devemos remover ou refinar o conjunto de dados. #################################################################################################### 03. Hands-On - Lidando com valores ausentes: Nesta aula, aprendemos diferentes técnicas para lidar com valores ausentes em um DataFrame. Primeiro, vimos como remover colunas que possuem valores ausentes, usando o método `drop` e especificando o eixo das colunas. Também aprendemos a remover colunas onde todos os valores são ausentes, usando o método `dropna` e o argumento `all`. Em seguida, exploramos a técnica de imputação de valores, onde substituímos os valores ausentes por outros valores. Vimos como preencher todos os valores ausentes com zero usando o método `fillna`. Por fim, discutimos a importância de considerar o tipo de variável ao fazer a imputação de valores, especialmente quando lidamos com variáveis categóricas. #################################################################################################### 01. Lidando com valores ausentes: Nesta aula, vamos aprender sobre como lidar com dados ausentes em conjuntos de dados. Existem três categorias de dados faltantes: dados faltantes completamente ao acaso, dados faltantes ao acaso e dados faltantes não ao acaso. Vou explicar cada uma delas e dar exemplos para facilitar o entendimento. Em seguida, vamos ver como detectar esses dados ausentes e como lidar com eles, seja excluindo-os ou imputando valores para substituí-los. É importante saber lidar com dados ausentes, especialmente quando estamos trabalhando com inteligência artificial. #################################################################################################### 02. Hands-On - Detecção de valores ausentes: Nesta aula, aprendemos como identificar e lidar com valores ausentes em um conjunto de dados. Primeiro, vimos como identificar as linhas que possuem pelo menos um valor ausente, o que pode nos ajudar a encontrar padrões ou erros sistemáticos nos dados. Em seguida, aprendemos a contar quantas colunas têm pelo menos um valor ausente, o que pode indicar problemas no conjunto de dados. Também vimos como identificar a quantidade de valores ausentes em uma coluna específica. Por fim, aprendemos a contar quantas linhas têm pelo menos um valor ausente em alguma coluna, o que pode ser útil para decidir se devemos remover ou refinar o conjunto de dados. #################################################################################################### 03. Hands-On - Lidando com valores ausentes: Nesta aula, aprendemos diferentes técnicas para lidar com valores ausentes em um DataFrame. Primeiro, vimos como remover colunas que possuem valores ausentes, usando o método `drop` e especificando o eixo das colunas. Também aprendemos a remover colunas onde todos os valores são ausentes, usando o método `dropna` e o argumento `all`. Em seguida, exploramos a técnica de imputação de valores, onde substituímos os valores ausentes por outros valores. Vimos como preencher todos os valores ausentes com zero usando o método `fillna`. Por fim, discutimos a importância de considerar o tipo de variável ao fazer a imputação de valores, especialmente quando lidamos com variáveis categóricas. #################################################################################################### 01. Lidando com valores ausentes: Nesta aula, vamos aprender sobre como lidar com dados ausentes em conjuntos de dados. Existem três categorias de dados faltantes: dados faltantes completamente ao acaso, dados faltantes ao acaso e dados faltantes não ao acaso. Vou explicar cada uma delas e dar exemplos para facilitar o entendimento. Em seguida, vamos ver como detectar esses dados ausentes e como lidar com eles, seja excluindo-os ou imputando valores para substituí-los. É importante saber lidar com dados ausentes, especialmente quando estamos trabalhando com inteligência artificial. #################################################################################################### 02. Hands-On - Detecção de valores ausentes: Nesta aula, aprendemos como identificar e lidar com valores ausentes em um conjunto de dados. Primeiro, vimos como identificar as linhas que possuem pelo menos um valor ausente, o que pode nos ajudar a encontrar padrões ou erros sistemáticos nos dados. Em seguida, aprendemos a contar quantas colunas têm pelo menos um valor ausente, o que pode indicar problemas no conjunto de dados. Também vimos como identificar a quantidade de valores ausentes em uma coluna específica. Por fim, aprendemos a contar quantas linhas têm pelo menos um valor ausente em alguma coluna, o que pode ser útil para decidir se devemos remover ou refinar o conjunto de dados. #################################################################################################### 03. Hands-On - Lidando com valores ausentes: Nesta aula, aprendemos diferentes técnicas para lidar com valores ausentes em um DataFrame. Primeiro, vimos como remover colunas que possuem valores ausentes, usando o método `drop` e especificando o eixo das colunas. Também aprendemos a remover colunas onde todos os valores são ausentes, usando o método `dropna` e o argumento `all`. Em seguida, exploramos a técnica de imputação de valores, onde substituímos os valores ausentes por outros valores. Vimos como preencher todos os valores ausentes com zero usando o método `fillna`. Por fim, discutimos a importância de considerar o tipo de variável ao fazer a imputação de valores, especialmente quando lidamos com variáveis categóricas. #################################################################################################### 01. Lidando com valores ausentes: Nesta aula, vamos aprender sobre como lidar com dados ausentes em conjuntos de dados. Existem três categorias de dados faltantes: dados faltantes completamente ao acaso, dados faltantes ao acaso e dados faltantes não ao acaso. Vou explicar cada uma delas e dar exemplos para facilitar o entendimento. Em seguida, vamos ver como detectar esses dados ausentes e como lidar com eles, seja excluindo-os ou imputando valores para substituí-los. É importante saber lidar com dados ausentes, especialmente quando estamos trabalhando com inteligência artificial. #################################################################################################### 02. Hands-On - Detecção de valores ausentes: Nesta aula, aprendemos como identificar e lidar com valores ausentes em um conjunto de dados. Primeiro, vimos como identificar as linhas que possuem pelo menos um valor ausente, o que pode nos ajudar a encontrar padrões ou erros sistemáticos nos dados. Em seguida, aprendemos a contar quantas colunas têm pelo menos um valor ausente, o que pode indicar problemas no conjunto de dados. Também vimos como identificar a quantidade de valores ausentes em uma coluna específica. Por fim, aprendemos a contar quantas linhas têm pelo menos um valor ausente em alguma coluna, o que pode ser útil para decidir se devemos remover ou refinar o conjunto de dados. #################################################################################################### 03. Hands-On - Lidando com valores ausentes: Nesta aula, aprendemos diferentes técnicas para lidar com valores ausentes em um DataFrame. Primeiro, vimos como remover colunas que possuem valores ausentes, usando o método `drop` e especificando o eixo das colunas. Também aprendemos a remover colunas onde todos os valores são ausentes, usando o método `dropna` e o argumento `all`. Em seguida, exploramos a técnica de imputação de valores, onde substituímos os valores ausentes por outros valores. Vimos como preencher todos os valores ausentes com zero usando o método `fillna`. Por fim, discutimos a importância de considerar o tipo de variável ao fazer a imputação de valores, especialmente quando lidamos com variáveis categóricas. #################################################################################################### 01. Lidando com valores ausentes: Nesta aula, vamos aprender sobre como lidar com dados ausentes em conjuntos de dados. Existem três categorias de dados faltantes: dados faltantes completamente ao acaso, dados faltantes ao acaso e dados faltantes não ao acaso. Vou explicar cada uma delas e dar exemplos para facilitar o entendimento. Em seguida, vamos ver como detectar esses dados ausentes e como lidar com eles, seja excluindo-os ou imputando valores para substituí-los. É importante saber lidar com dados ausentes, especialmente quando estamos trabalhando com inteligência artificial. #################################################################################################### 02. Hands-On - Detecção de valores ausentes: Nesta aula, aprendemos como identificar e lidar com valores ausentes em um conjunto de dados. Primeiro, vimos como identificar as linhas que possuem pelo menos um valor ausente, o que pode nos ajudar a encontrar padrões ou erros sistemáticos nos dados. Em seguida, aprendemos a contar quantas colunas têm pelo menos um valor ausente, o que pode indicar problemas no conjunto de dados. Também vimos como identificar a quantidade de valores ausentes em uma coluna específica. Por fim, aprendemos a contar quantas linhas têm pelo menos um valor ausente em alguma coluna, o que pode ser útil para decidir se devemos remover ou refinar o conjunto de dados. #################################################################################################### 03. Hands-On - Lidando com valores ausentes: Nesta aula, aprendemos diferentes técnicas para lidar com valores ausentes em um DataFrame. Primeiro, vimos como remover colunas que possuem valores ausentes, usando o método `drop` e especificando o eixo das colunas. Também aprendemos a remover colunas onde todos os valores são ausentes, usando o método `dropna` e o argumento `all`. Em seguida, exploramos a técnica de imputação de valores, onde substituímos os valores ausentes por outros valores. Vimos como preencher todos os valores ausentes com zero usando o método `fillna`. Por fim, discutimos a importância de considerar o tipo de variável ao fazer a imputação de valores, especialmente quando lidamos com variáveis categóricas. #################################################################################################### 01. Lidando com valores ausentes: Nesta aula, vamos aprender sobre como lidar com dados ausentes em conjuntos de dados. Existem três categorias de dados faltantes: dados faltantes completamente ao acaso, dados faltantes ao acaso e dados faltantes não ao acaso. Vou explicar cada uma delas e dar exemplos para facilitar o entendimento. Em seguida, vamos ver como detectar esses dados ausentes e como lidar com eles, seja excluindo-os ou imputando valores para substituí-los. É importante saber lidar com dados ausentes, especialmente quando estamos trabalhando com inteligência artificial. #################################################################################################### 02. Hands-On - Detecção de valores ausentes: Nesta aula, aprendemos como identificar e lidar com valores ausentes em um conjunto de dados. Primeiro, vimos como identificar as linhas que possuem pelo menos um valor ausente, o que pode nos ajudar a encontrar padrões ou erros sistemáticos nos dados. Em seguida, aprendemos a contar quantas colunas têm pelo menos um valor ausente, o que pode indicar problemas no conjunto de dados. Também vimos como identificar a quantidade de valores ausentes em uma coluna específica. Por fim, aprendemos a contar quantas linhas têm pelo menos um valor ausente em alguma coluna, o que pode ser útil para decidir se devemos remover ou refinar o conjunto de dados. #################################################################################################### 03. Hands-On - Lidando com valores ausentes: Nesta aula, aprendemos diferentes técnicas para lidar com valores ausentes em um DataFrame. Primeiro, vimos como remover colunas que possuem valores ausentes, usando o método `drop` e especificando o eixo das colunas. Também aprendemos a remover colunas onde todos os valores são ausentes, usando o método `dropna` e o argumento `all`. Em seguida, exploramos a técnica de imputação de valores, onde substituímos os valores ausentes por outros valores. Vimos como preencher todos os valores ausentes com zero usando o método `fillna`. Por fim, discutimos a importância de considerar o tipo de variável ao fazer a imputação de valores, especialmente quando lidamos com variáveis categóricas.