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...

Источник: Nuances of Programming На какую же задачу дата-сайентисты тратят больше всего времени? Согласно исследованию CrowdFlower, они тратят 80% своего времени на очистку данных. Это неудивительно, ведь от того, насколько чистыми будут данные, зависит судьба всего проекта. Существуют методы, позволяющие сократить время очистки данных за счет использования специальных пакетов. Что это за пакеты и как они работают? Давайте разбираться. 1. Pyjanitor Pyjanitor — это реализация пакета Janitor R для очистки данных с помощью цепочечных методов в среде Python...