Tratamiento de valores faltantes

Tienes un DataFrame de Pandas con varias columnas (numéricas, categóricas y de fecha) que contienen algunos valores faltantes. Debes realizar las siguientes tareas:

1. Identificar los valores faltantes en cada columna del DataFrame.
2. Convertir la columna ‘Fecha’ a tipo datetime utilizando pd.to_datetime().
3. Crear una nueva columna que indique si un valor estaba originalmente ausente en la columna numérica 'Valor'.
4. Imputar los valores faltantes en las columnas numéricas utilizando la mediana de cada columna.
5. Imputar los valores faltantes en las columnas categóricas utilizando la categoría más frecuente (moda).
6. Imputar los valores faltantes en las columnas de tipo fecha utilizando la técnica de imputación hacia adelante ("forward fill").
7. Imprimir el DataFrame resultante.

Datos:

'Valor': [1, 2, np.nan, 4, 5, 6, np.nan, 8, 9, 10],
'Categoria': ['A', np.nan, 'B', 'A', 'C', 'B', 'A', np.nan, 'C', 'A'],
'Fecha': [pd.NaT, '2023-01-02', '2023-01-03', pd.NaT, '2023-01-05', '2023-01-06', pd.NaT, '2023-01-08', '2023-01-09', pd.NaT]