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

• Удаление отсутствующих данных. 1 Для этого применяют функцию dropna(). 12 Она позволяет отфильтровать данные по отсутствующим значениям. 2 Можно задать дополнительные параметры, например, параметр thresh для более точного контроля. 5 По умолчанию отбрасываются все строки или столбцы, содержащие хоть одно пустое значение. 5 Можно указать значение how='all' — тогда отбрасываться будут только полностью пустые строки или столбцы. 25
• Заполнение отсутствующих данных. 1 Для этого используют функцию fillna(). 13 Она позволяет заменить пропущенные данные на указанное значение. 3 Можно задать параметр заполнения по направлению «вперёд», копируя предыдущее значение в следующую ячейку, или по направлению «назад», копируя следующее значение в предыдущую ячейку. 5
• Интерполяция. 14 Для числовых данных используют функцию interpolate(). 14 Она позволяет прогнозировать отсутствующие значения на основе существующих данных. 4 Метод работает только с числовыми столбцами, так как для заполнения пропущенных значений использует математические вычисления. 4