Пропуск это просто отсутствие значения. Это часто встречающееся явление в датасетах. Да, вещь не приятная и ухудшает данные. Но ничего с этим не поделать. Мы можем только с ними поработать и улучшить качество нашего датасета. Есть такая замечательная библиотека в python как pandas. С её помощью мы и будем работать с пропусками. Так же нам понадобится библиотека numpy. Загружаем библиотеки и создаем небольшой датасет с пропусками: Теперь у нас есть настоящий датасет с пропусками. С ним то мы и поработаем...

В Python, особенно при работе с библиотекой NumPy и Pandas, axis=1 относится к определенному измерению (оси) в многомерном массиве или таблице данных. Понимание axis=0 и axis=1 является ключевым для эффективной работы с этими библиотеками. Общая концепция осей (Axes) Представьте себе многомерный массив (например, матрицу или трехмерный куб). Каждое измерение этого массива называется осью (axis). Нумерация осей начинается с 0. NumPy Arrays В NumPy массиве: axis=0: Представляет строки (если массив двумерный) или первое измерение (если массив многомерный). Операции с axis=0 применяются Вдоль столбцов или Вдоль первого измерения...