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name: impute
kind: function
lang: py
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "def impute(data: list) -> list"
description: "Reemplaza None y NaN con la media de los valores validos."
tags: [imputation, missing, python, pendiente-usar, transformer]
uses_functions: []
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: [math]
params:
  - name: data
    desc: "lista de valores numericos con posibles None o NaN que requieren imputacion"
output: "lista de misma longitud con None y NaN reemplazados por la media de los valores validos"
tested: false
tests: []
test_file_path: ""
file_path: "python/functions/datascience/datascience.py"
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## Ejemplo

```python
impute([1.0, None, 3.0, float('nan'), 5.0])
# [1.0, 3.0, 3.0, 3.0, 5.0]
```

## Notas

Detecta tanto None como float('nan'). Si no hay valores validos, rellena con 0.0.
