How to handle missing data while filtering in Pandas?

Для обработки пропущенных данных при фильтрации в Pandas можно использовать следующие методы:

• Проверка на нулевые значения. llego.dev Для этого в Pandas есть методы isna() и notna(). llego.dev Первая функция возвращает True для каждого значения NaN, вторая — для каждого ненулевого значения. llego.dev
• Удаление строк и столбцов с значениями NaN. llego.dev the-examples-book.com Для этого используется, например, функция dropna(). llego.dev the-examples-book.com По умолчанию она удаляет любую строку, в которой есть хотя бы одно значение NaN. saturncloud.io Чтобы исключить только строки, где все значения NaN, можно использовать параметр how='all'. llego.dev
• Заполнение пропущенных значений. almarefa.net the-examples-book.com Для этого применяется функция fillna(). almarefa.net the-examples-book.com Например, можно заполнить пропущенные значения конкретной константой, указав желаемое значение. the-examples-book.com
• Интерполяция. the-examples-book.com www.geeksforgeeks.org Этот метод позволяет оценить пропущенные значения на основе окружающих точек данных. the-examples-book.com Для числовых переменных в Pandas есть функция interpolate(). the-examples-book.com

Важно тщательно рассматривать последствия каждого подхода и выбирать тот, который наиболее подходит для конкретного набора данных и задачи. almarefa.net