Для обработки пропущенных значений в Pandas DataFrame можно использовать следующие методы:

1. Удаление отсутствующих данных. 1 Для этого нужно применить функцию dropna() для удаления строк или столбцов с отсутствующими значениями. 1
2. Заполнение недостающих данных. 1 Для этого используется функция fillna(), которая заполняет недостающие значения определённым значением или рассчитанной статистикой, такой как среднее значение или медиана. 1
3. Интерполяция. 1 Для числовых данных применяется функция interpolate() для оценки пропущенных значений. 1

Также можно использовать метод математической интерполяции, чтобы определить, какое значение было бы на месте пропущенного. 3

Выбор метода зависит от характера данных и конкретной ситуации.