Hola! ¿Podrían explicarme al detalle cómo actúa este código:
Y cómo se interpretan estos códigos en conjunto:
A = datos.shape[0]
datos.dropna(subset=['Valor'], inplace = True)
B = datos.shape[0]
A - B
Por favor?
Hola! ¿Podrían explicarme al detalle cómo actúa este código:
Y cómo se interpretan estos códigos en conjunto:
A = datos.shape[0]
datos.dropna(subset=['Valor'], inplace = True)
B = datos.shape[0]
A - B
Por favor?
¡Hola Silvia!
El código datos.dropna(subset=['Valor'], inplace=True) se utiliza para eliminar las filas que contienen valores nulos en la columna 'Valor' del DataFrame 'datos'. El parámetro subset=['Valor'] indica que se deben eliminar las filas que tienen valores nulos en esa columna específica. El parámetro inplace=True indica que los cambios deben realizarse directamente en el DataFrame 'datos', en lugar de crear un nuevo DataFrame.
En cuanto a los códigos en conjunto, el código A = datos.shape[0] se utiliza para guardar el número de filas del DataFrame 'datos' en la variable 'A'. Luego, se utiliza el código datos.dropna(subset=['Valor'], inplace=True) para eliminar las filas con valores nulos en la columna 'Valor'. Después, el código B = datos.shape[0] se utiliza para guardar el nuevo número de filas del DataFrame 'datos' en la variable 'B'. Finalmente, se realiza la resta A - B para obtener la diferencia entre el número de filas antes y después de eliminar los valores nulos en la columna 'Valor'.
En resumen, estos códigos se utilizan para eliminar las filas con valores nulos en la columna 'Valor' y obtener el número de filas eliminadas. Esto puede ser útil para analizar la cantidad de datos faltantes en esa columna específica. ;)
Buenos estudios <3
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