Как обрабатывать отсутствующие значения при замене данных в pandas?

Для обработки отсутствующих значений при замене данных в Pandas можно использовать следующие методы:

• Удаление отсутствующих данных. www.geeksforgeeks.org Для этого применяют функцию dropna(). www.geeksforgeeks.org konstantinklepikov.github.io Она позволяет отфильтровать данные по отсутствующим значениям. konstantinklepikov.github.io Можно задать дополнительные параметры, например, параметр thresh для более точного контроля. dfedorov.spb.ru По умолчанию отбрасываются все строки или столбцы, содержащие хоть одно пустое значение. dfedorov.spb.ru Можно указать значение how='all' — тогда отбрасываться будут только полностью пустые строки или столбцы. konstantinklepikov.github.io dfedorov.spb.ru
• Заполнение отсутствующих данных. www.geeksforgeeks.org Для этого используют функцию fillna(). www.geeksforgeeks.org sky.pro Она позволяет заменить пропущенные данные на указанное значение. sky.pro Можно задать параметр заполнения по направлению «вперёд», копируя предыдущее значение в следующую ячейку, или по направлению «назад», копируя следующее значение в предыдущую ячейку. dfedorov.spb.ru
• Интерполяция. www.geeksforgeeks.org www.cloudbooklet.com Для числовых данных используют функцию interpolate(). www.geeksforgeeks.org www.cloudbooklet.com Она позволяет прогнозировать отсутствующие значения на основе существующих данных. www.cloudbooklet.com Метод работает только с числовыми столбцами, так как для заполнения пропущенных значений использует математические вычисления. www.cloudbooklet.com