Menangani NaN dan Data Hilang di Pandas

Data dunia nyata jarang sempurna dan seringkali mengandung informasi yang hilang atau tidak lengkap yang direpresentasikan sebagai NaN. Memahami cara menangani celah ini secara konsisten sangat penting bagi setiap calon analis data atau pengembang. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep inti representasi data yang hilang di Python. Anda akan menemukan cara menerapkan strategi seragam untuk mengidentifikasi, membersihkan, dan memanipulasi nilai NaN, memastikan kumpulan data Anda murni dan siap untuk analisis. Apa yang akan Anda pelajari: 1. Memahami perbedaan teknis antara None, null, dan NaN di Python. 2. Membuat data hilang sintetis untuk menguji strategi pembersihan Anda dengan aman. 3. Mendeteksi dan menemukan nilai NaN di seluruh dataframe besar menggunakan Pandas. 4. Menerapkan metode yang konsisten untuk mengisi, menghapus, atau menginterpolasi nilai yang hilang. 5. Menulis kode pipeline data yang bersih menggunakan praktik Pandas modern. 6. Menggunakan petunjuk tipe (type hints) untuk secara eksplisit menangani nilai opsional dan hilang dalam fungsi Anda. Anda akan memulai dengan definisi dasar jenis data yang hilang sebelum beralih ke penjelasan teks langkah demi langkah yang praktis dan contoh kode yang menunjukkan cara membersihkan kumpulan data dunia nyata. Kursus ini dirancang untuk pemula di Python dan analisis data; tidak diperlukan matematika tingkat lanjut atau pengalaman pembersihan data sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk membangun alur kerja data yang lebih bersih dan lebihandal.