Cómo trabajar datos faltantes en un data set en Python 

Hola Daniel. Honestamente no he rellenado datos con regresión lineal, pero en los próximos días estaré lanzando un nuevo curso sobre Ingeniería de Variables o Feature Enginnering. Y los métodos de imputación que usaremos para variables continuas serán los siguientes: "Tratamiento de Casos Completos", "Imputación por la media o la mediana", "Imputación con valor arbitrario" e "Imputación al borde de la distribución". Espero haberte ayudado. Saludos.

Hola William. Muchas gracias por tu comentario! Te agradezco bastante. Te comento que hice nuevamente el proceso de descargar el archivo de la plataforma de Kaggle y cargarlo a Python y me funcionó con el siguiente código. import numpy as np import pandas as pd titanic = pd.read_excel(io = "/Users/lalemus/titanic3.xls") El problema posiblemente es que cuando grabé el video, el archivo estaba como .csv. Sin embargo, hoy cuando descargué el archivo nuevamente de la plataforma de Kaggle, el tipo del mismo es .xls. Esto implica que hay que cambiar un poco el código con respecto al momento de la grabación del video. Espero que esta información te haya servido. Saludos y comparte nuestro contenido para llegar a más personas!

@@escueladebayes muchisimas gracias

@@escueladebayes Hola, a mi me sigue saliendo error

A mi igual me sigue saliendo error @@escueladebayes

Hola! Tienes toda la razón. Puedes excluir la función .ravel() y te da el mismo resultado. Esta función se utiliza para convertir una Serie en un Ndarray. En este caso es indiferente. Muchas gracias por tu observación! Saludos!

@@escueladebayes Gracias por la respuesta y por todo el playlist de Pandas, lo estoy estudiando y me ha ayudo muchísimo a aprender a usar la libreria que es tan importante en la carrera! Muchas gracias por todo y muy buen playlist. Una recomendación que quizás pueda servir, vi que existe muy poco material practico en youtube para la visualización y representación de datos que esten en idioma español (en ingles también pero hay pocos recursos), enfocados en las aplicación de librerías más usadas de Matplotlib y Seaborn, si forman curso para estas librerias y sus aplicaciobes, sin dudas la veria toda. Muchas gracias

Tienes toda la razón! Las librerías de matplotlib y seaborn son una buena opción para diseñar un nuevo curso. Tomaré en cuenta esa recomendación y empezaremos a generar ese contenido. Saludos!

en mi caso no me fuciona con el ravel()

Hola Mikew. Muchas gracias por ver el video. Espero que hayas podido solucionar el error que te sale al rellenar datos faltantes. Si aún no lo has hecho te sugiero revisar los tipos de datos que tienes en la columna de "age". Asegúrate de que todos los valores en esa columna sean "str". De igual forma te sugiero poner este error en google para encontrar otras posibles soluciones. Saludos.