Conversión de valores faltantes implícitos en explícitos

Estrategia para la identificacion de valores faltantes implicitos

• Pivotar la tabla de datos. Pivotar es tomar una columna de referencia sobre la cual se quiere extender sus categorias de manera que muestre una nueva visualizacion de los datos

(
    implicit_to_explicit_df
    .pivot_wider(
        index="name",        # variable nombre como filas
        names_from="time",   # variable time como columnas
        values_from="value"  # variable value como valores de la tabla
    )
)

• Cuantificar ocurrencias de N-tuplas

(
    implicit_to_explicit_df
    .value_counts(
        subset=["name"]   # cuenta los valores asociados a los nombres
    )
    .reset_index(name="n")  # asigna n como indice del conteo
    .query("n < 3")         # condicion a cumplir por n para que se muestre en la tabla
)

“Implícito se refiere a todo aquello que se entiende que está incluido
pero sin ser expresado de forma directa o explícitamente.”

Un valor faltante implícito indica que el valor faltante debería estar incluido en el conjunto de datos del análisis, sin que éste lo diga o lo especifique. Por lo general, son valores que podemos encontrar al pivotar nuestros datos o contabilizar el número de apariciones de combinaciones de las variables de estudio.

Dataframe de valores implícitos:

implicit_to_explicit_df = pd.DataFrame.from_dict(
    data={
        "name": ["lynn", "lynn", "lynn", "zelda"],
        "time": ["morning", "afternoon", "night", "morning"],
        "value": [350, 310, np.nan, 320]
    }
)

implicit_to_explicit_df