Как обрабатывать пропущенные значения в Pandas DataFrame?

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

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

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

Выбор метода зависит от характера данных и конкретной ситуации.