Missing Data

Material de estudo sobre identificação e tratamento de dados faltantes (missing data) com Python e pandas.

Arquivos

• missing_data.ipynb: notebook com os exemplos e análises.
• hatco_csv.csv: base de dados usada no notebook.
• requirements.txt: dependências do projeto.

Preparação do ambiente

No terminal, dentro desta pasta:

source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt

No VS Code, abra missing_data.ipynb e selecione o kernel associado ao ambiente .venv.

Conteúdos abordados

• Identificação de valores ausentes com isna().
• Contagem e percentual de ausências por linha e por coluna.
• Análise de ausências em variáveis categóricas.
• Exclusão de registros incompletos.
• Imputação de dados categóricos e numéricos.