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...

Рассмотрим, основные способы заполнения пропусков с Pandas. В демонстрационных целях создадим датафрейм: Заполнение чаще всего осуществляется с помощью метода fillna. Распространенным способом является вставка на место пропусков некоторого фиксированного значения (в fillna можно передать словарь, в котором указать для каждого столбца такое значение): Также популярно заполнение значениями из предшествующей (аргумент method='bfill') либо последующей записи (method='ffill'): Следует отметить, что для...