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...

#python #pandas #анализ данных Статья выполнена в виде инструкции с пошаговым прогрессом. Пороговый вход для понимания материала не высокий, но кое-что все же нужно знать: Исходные данные: На входе у нас есть Data Frame с данными о поле (м или ж), возрасте, контактной информацией, а также признаком. Для тех, кто не любит абстрагироваться признак – это ответ на вопрос «Играете ли вы в компьютерные игры?» и он может принимать одно из двух значений (да или нет) Шаг 1. Знакомство с данными На первом...