44 lines
1.1 KiB
Markdown
44 lines
1.1 KiB
Markdown
---
|
|
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15f
|
|
title: Limpieza de datos duplicados
|
|
challengeType: 11
|
|
videoId: kj7QqjXhH6A
|
|
bilibiliIds:
|
|
aid: 675611672
|
|
bvid: BV1VU4y1A7tu
|
|
cid: 409019368
|
|
dashedName: data-cleaning-duplicates
|
|
---
|
|
|
|
# --description--
|
|
|
|
*En lugar de usar notebooks.ai como se muestra en el vídeo, puede utilizar Google Colab en su lugar.*
|
|
|
|
Más recursos:
|
|
|
|
- [Notebooks en GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/data-cleaning-rmotr-freecodecamp)
|
|
- [Cómo abrir Notebooks desde GitHub utilizando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
|
|
|
# --question--
|
|
|
|
## --text--
|
|
|
|
El método Python `.duplicated()` devuelve una serie booleana para su DataFrame. `True` es el valor de retorno de las filas que:
|
|
|
|
## --answers--
|
|
|
|
contiene un duplicado, donde el valor de la fila contiene la primera coincidencia de ese valor.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
contiene un duplicado, donde el valor de la fila es al menos la segunda coincidencia de ese valor.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
contiene un duplicado, donde el valor de la fila es ya sea la primera o segunda coincidencia.
|
|
|
|
## --video-solution--
|
|
|
|
2
|
|
|