Чтобы очистить датасет от пропусков, необходимо понимать, что пропущенные значения — это ячейки в таблице данных, где информация отсутствует. Они могут появляться по разным причинам: технические сбои при сборе информации, ошибки пользователя при вводе или просто потому, что определённый параметр был неприменим к конкретной записи. Наличие таких «дыр» в данных может серьёзно исказить результаты анализа, привести к неверным выводам и снизить точность моделей машинного обучения. Работа с пропусками является фундаментальным этапом предобработки, который нельзя игнорировать...

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...