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 статье про запуск скриптов на хосте из контейнера docker я затронул такой паттерн как DTO (Data Transfer Object). DTO - это объект предназначенный для транспортировки данных из одного места в другое. Кстати, когда я учился работать с питоновскими вэб фреймворками типа Джанго, Фаст АПИ и т.д. на ютюбчике, ни кото ни где не использовал такой паттерн и столкнулся я с ним только на работе, так сказать на боевых проектах. Использование такого паттерна не обязательно, но на мой взгляд довольно удобная и для общего развития не помешает Итак, использование dto гарантирует что: Реализуют DTO (в питоне)...