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...

Не очень-то приятные термины Fault и Failure (ошибка и неудача) используются в современном мире довольно часто. В любом обществе поведение человека определяется набором норм, а все, что отклоняется от этого набора, считается ненормальным или неестественным. Общественное мнение устроено так, что тот, кто живет в соответствии с этими нормами поведения, считается успешным, а человек, желающий жить по своим собственным правилам, может считаться неудачником. Хотя два английских слова Fault и Failure могут показаться похожими по смыслу, на самом деле между ними есть явные различия...