Чтобы определить тип пропущенных значений в фрейме данных Pandas, можно использовать методы isna() или notna(). 25

Метод isna() возвращает DataFrame из логических значений, где True указывает на наличие пропущенного значения. 3

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()). 5

Также для обработки пропущенных значений в Pandas доступны методы dropna() (фильтрация данных по отсутствующим значениям) и fillna() (замена пропусков с возвратом копии). 4