Limpiar fechas, nulos y duplicados

2 tareas · 40 min · Principiante

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La telemetría proveniente de múltiples husos horarios requiere normalización obligatoria a UTC (dt.tz_convert('UTC')). Asimismo, los colectores de logs que reintentan envíos generan eventos duplicados con idéntico payload que deben identificarse (df.duplicated(subset=['event_id'])). Antes de eliminar nulos con dropna(), el analista debe entender si el nulo es informativo (por ejemplo, ausencia de puerto de destino en paquetes ICMP).

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¿Qué riesgo metodológico existe al ejecutar dropna() de forma indiscriminada en un DataFrame de telemetría de red?

Eliminar eventos legítimos de protocolos sin puertos (como ICMP o ARP) donde los nulos son semánticamente válidos Provocar que todas las fechas en UTC se transformen en fechas locales del analista Causar el apagado forzado del clúster de ingesta de registros Borrar permanentemente el archivo original de registro en el servidor de recolección

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Recuerda que no todos los campos vacíos son errores; algunos protocolos no poseen puertos o dominios.

Consulta en la tabla df_auth_summary el valor de failure_rate calculado para svc_backup_agent.

Esta tarea se hace en el laboratorio

Una consola para consultar la base de datos, aquí en la página. No instalas nada y no puedes romper nada.

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¿Cuál es la tasa de fallo (failure_rate) para svc_backup_agent?

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Copia el valor decimal de failure_rate en la primera fila.

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Entorno de Análisis de Telemetría · Jupyter Notebook & pandas

Python Data Analysis Kernel (pandas v2.2 DataFrame)

Tablas

df_auth_summary

username
success_count
fail_count
unique_ips
failure_rate

df_merged_audit

record_id
event_time
user_id
dept_name
action_flag
merge_status

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Consola de consultas v1.0 · build b77233

1 Depuración forense de zonas horarias y registros duplicados

2 Tasa de fallos calculada en df_auth_summary Lab

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