Как определить тип пропущенных значений в фрейме данных Pandas?

Чтобы определить тип пропущенных значений в фрейме данных Pandas, можно использовать методы isna() или notna(). pandas.pydata.org dev.to

Метод isna() возвращает DataFrame из логических значений, где True указывает на наличие пропущенного значения. www.skytowner.com

Метод notna() является его логическим обратным и позволяет получить количество значений, которые не являются пропущенными, или проверить, все ли значения не пропущены (для этого используется метод all() вместо any()). dev.to

Также для обработки пропущенных значений в Pandas доступны методы dropna() (фильтрация данных по отсутствующим значениям) и fillna() (замена пропусков с возвратом копии). konstantinklepikov.github.io