Descripción
En este reto, deberás identificar y corregir diversos tipos de valores erróneos en un DataFrame de Pandas. Los valores erróneos pueden incluir valores NaN, valores fuera de rango, valores duplicados o valores con formato incorrecto. El objetivo es limpiar los datos para asegurar su integridad y calidad antes de cualquier análisis posterior.
Dado un DataFrame de Pandas con las siguientes columnas:
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Altura
: debe contener solo valores positivos y menores de 300.Peso
: debe contener únicamente valores numéricos.Ingreso
: debe contener valores numéricos, representando ingresos en una moneda específica.Fecha_Compra
: debe estar en un formato de fecha válido (YYYY-MM-DD).Producto
: no debe tener valores duplicados.
Realiza las siguientes tareas:
- Corrige los valores fuera de rango en la columna
Altura
(valores negativos y mayores a 300). - Convierte la columna
Peso
a tipo numérico, reemplazando los valores no numéricos con NaN. - Convierte la columna
Ingreso
a tipo numérico, asegurándote de que los valores estén en formato numérico, reemplazando cualquier error con NaN. - Convierte la columna
Fecha_Compra
a tipo datetime, reemplazando los valores que no se puedan convertir con NaT (Not a Time). - Identifica y elimina las filas que contengan valores NaN en cualquiera de las columnas.
- Elimina cualquier fila duplicada basada en la columna
Producto
. - Imprime el DataFrame limpio.
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