Sobre o nan

Olá, Jhoelber, tudo bem?

Nesse caso, existem algumas abordagens alternativas que podem ser utilizadas:

• Remover a observação: Podemos remover a observação com o valor NaN do array, utilizando o método np.delete()

import numpy as np
Kaliningrad = [np.nan, 10, 15, 20, 25, 30]

# Identificar o índice do valor NaN
nan_index = np.where(np.isnan(Kaliningrad))[0][0]

# Remover o valor NaN
Kaliningrad_sem_nan = np.delete(Kaliningrad, nan_index)

Acima, encontramos o índice do valor NaN com np.where(np.isnan(array))[0][0]. Em seguida, removemos o valor NaN usando np.delete(array, nan_index).

• Preencher com um valor fixo: Outra opção é preencher o valor NaN com um valor fixo, como a média geral do array, um valor padrão (como 0 ou -1) ou até mesmo um valor interpolado com base em outros dados disponíveis. .

A escolha da melhor abordagem dependerá do contexto dos dados, da quantidade de valores faltantes e do impacto que esses valores podem ter nas análises posteriores.

Espero ter ajudado.

Abraços e bons estudos!