Questão de Tecnologia da Informação

Uma equipe de analistas de um Ministério Público está preparando um conjunto de dados contendo informações de denúncias. Parte do pré-processamento envolve o uso de técnicas de feature engineering para o tratamento de valores ausentes em colunas categóricas antes da aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina. Para isso, foi desenvolvido o código abaixo.

import pandas as pd
# Pequeno conjunto de dados de exemplo
data = {
"tipo_denuncia": ["Ambiental", None, "Penal", "Penal", None],
"origem": ["Anonima", "Identificada", None, "Anonima", "Anonima"]
}
df = pd.DataFrame (data)
# Seleciona colunas categóricas
categorical_cols = df.select_dtypes (include=['object']).columns
# Substitui valores ausentes pela categoria mais frequente
for col in categorical_cols:
mode = df[col].mode () [0]
__I__
print (df)

Considerando que esse código será executado em condições ideais, o comando que deve preencher corretamente a lacuna I , para garantir que as variáveis categóricas tenham seus valores ausentes substituídos pela categoria mais frequente, é: