Yo lo estoy trabajando en VS y me daba problema correr el %run.
Esto sucedio ya que no habia instalado en mi ambiente la libreria de jupyter
Les dejo el codigo para que lo puedan solucionar
conda activate your_env
pip install jupyter
Introducción a los valores faltantes
¿Por qué explorar y lidiar con valores faltantes?
Operaciones con valores faltantes
Conociendo datasets para manejo de datos faltantes
Correr una notebook dentro de otra en Deepnote
Extendiendo la API de Pandas
Tabulación de valores faltantes
Visualización de valores faltantes
Manipulación inicial de valores faltantes
Codificación de valores faltantes
Conversión de valores faltantes implícitos en explícitos
Exponer filas faltantes implícitas en explícitas
Tipos de valores faltantes
MCAR, MAR, MNAR en Python
Búsqueda de relaciones de valores faltantes
Matriz de sombras: shadow matrix
Visualización de valores faltantes en una variable
Visualización de valores faltantes en dos variables
Scatterplot con valores faltantes
Correlación de nulidad
Tratamiento de valores faltantes
Eliminación de valores faltantes: pairwise y listwise
Imputación básica de datos
Bonus: visualización múltiple de imputaciones
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Preguntas 1
Yo lo estoy trabajando en VS y me daba problema correr el %run.
Esto sucedio ya que no habia instalado en mi ambiente la libreria de jupyter
Les dejo el codigo para que lo puedan solucionar
conda activate your_env
pip install jupyter
Crear una nueva clase para extender Pandas
Creamos una clase y dentro de ella todos lo metodos que necesitemos. Para poder hacer accesible los metodos, utilizamos un decorador de pandas para acceder a la clase mediante una palabra clave
@pd.api.extensions.register_dataframe_accessor("missing") #Decorador
class MissingMethods: #clase
def __init__(self, pandas_obj):
self._df = pandas_obj
def number_missing(self): #metodo para contar datos faltantes
return self._df.isna().sum().sum()
def number_complet(self): #metodo para contar datos completos
return self._df.size - self._df.missing.number_missing()
Para acceder a los metodos se procede como sigue:
# actualizamos el dataframe para que se guarden los cambios
df = pd.DataFrame(df)
# accediendo al metodo number_missing
df.missing.number_missing()
#accediendo al metodo number_complet
df.missing.number_complet()
Basicamente esto seria para automatizar algunos procesos en el manejo de datos, con funciones integradas dentro del mismo pandas.
Que grande el Pandas de Jujutsu xd
Muy buena clase
Wow. Increible Clase! Ahora hay muchas mas posibilidades en Pandas!
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