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...

• fillna() - функция из пакета Pandas для заполнения нулевых (NA/NaN) значений в данных. Она возвращает объект, в котором заполнены нулевые и отсутствующие значения: Series.fillna (значение = None, method = None, axis = None, inplace = False, ** kwargs) • dropna() - функция для удаления нулевых значений из данных разными способами. Она анализирует и удаляет строки/столбцы, в которых есть отсутствующие или неопределенные значения (NaN). Значение параметра axis указывает,...