En el siguiente ejerciciohttps://app.aluracursos.com/course/python-pandas-tratamiento-analisis-datos/task/75411
Llenando datos faltantes PRÓXIMA ACTIVIDAD
Suponga el siguiente conjunto de datos:
atletas = pd.DataFrame([
['Marcos', 9.62], ['Pedro', None], ['Juan', 9.69],
['Beto', 9.72], ['Sandro', None], ['Denis', 9.69],
['Ary', None], ['Carlos', 9.74]],
columns = ['Corredor', 'Mejor tiempo'])
atletas
Tenga en cuenta que el tiempo de algunos atletas no se registró debido a un error en el proceso de medición. Observando los datos y teniendo un conocimiento previo del desempeño de cada atleta, usted, como científico de datos, decide que es razonable para este caso específico atribuir el tiempo promedio de todos los atletas a los datos faltantes. Marque la forma correcta de hacer esto en Colab:
LA RESPUESTA MARCADA COMO CORRECTA ES LA OPCIÓN "B" QUE DICE
atletas.fillna(atletas.mean(), inplace = True)
Sin embargo para que sea correcta hay que cambiar el "True" del final por "False", de lo contrario arroja el siguiente mensaje que dice :1: FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction. atletas.fillna(atletas.mean(), inplace = True)
La respuesta correcta es:
atletas.fillna(atletas.mean(), inplace = False)
Saludos