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Denny Ceccon.
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- 27 de agosto de 2022 at 13:47 #36513
Boa tarde, na aula onde iniciamos com a base de dados census, o professor diz não haver nenhuma inconsistência e de fato no código dele não há, porem ao checar aqui eu encontrei uma inconsistência do tipo NaN na linha 25564, coluna ‘income’. Tentei preencher com a média como foi ensinado porem não deu pois a coluna ‘income’ é do tipo object, tentei converter para o tipo int o que também me gerou um erro creio que por essa coluna também possuir os caracteres ‘<=’ junto ao valor do salario.
Minha questão é: como eu resolvo essa inconsistência?
Terei que preencher manualmente? Se sim como faço.
E se fosse varias inconsistências desse tipo como se resolveria de forma mais automatizada?
Sem mais obrigado
29 de agosto de 2022 at 12:37 #36523Olá Adauto,
No caso de valores categóricos, você pode optar por usar o valor mais frequente. Você descobre isso selecionando a coluna e usando o método
value_counts:base_census['income'].value_counts()Neste caso, o valor mais frequente é “<=50K”.
Então, você filtra a coluna para os valores faltantes e passa o novo valor:
base_census['income'][base_census['income'].isna()] = "<=50K" - AuthorPosts
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