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 список (list) является структурой данных, которая позволяет хранить упорядоченный набор элементов любого типа. Списки могут содержать элементы разных типов, таких как числа, строки, логические значения и другие списки. Допустим, вы хотите записать список задач, которые вам нужно выполнить в течение дня. Без использования списков вы можете завести отдельные переменные для каждой задачи: task1 = "Приготовить завтрак" task2 = "Помыть посуду" task3 = "Сходить в магазин" Однако, если у вас много задач, то такой подход может стать неудобным и сложным для поддержки...