Источник: Nuances of Programming Pandas  —  одна из наиболее востребованных библиотек Python в повседневной работе с данными. Подобно Numpy она царствует в таких областях программирования, как наука о данных, МО, ИИ, опираясь на свои многочисленные искусно созданные методы, атрибуты и функции. Изо дня в день анализируя данные, мы сталкиваемся с разными незаурядными ситуациями, решения которых находятся сокровищнице встроенного API Pandas и реализуются посредством краткого и качественного кода...

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...