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...

Пролог 25 июля 2019 года. …пик-пик-пик… — сработал электронный замок железной двери, выкрашенной серой грунтовкой. Тюрьма, как дряхлая, курящая старуха, выдохнула его из своих гнилых лёгких. Прогремев сдвижной дверью шлюза, тюрьма осталась позади. Осталась со своими запахами, звуками, мыслями. Он вышел на улицу и осмотрелся. Начинался новый день. Солнце поднялось уже высоко и освещало серые стены высоток, разноцветные машины на стоянке, деревья и реку. Небо было такое голубое и высокое, что когда он смотрел на него, то кружилась голова...