Как управлять пропущенными значениями в Pandas при обработке данных?

Pandas предоставляет инструменты для обнаружения и обработки пропущенных значений. 1

Для обнаружения пропущенных значений используют методы isna() и isnull(). 1 Они определяют, где в DataFrame находятся пропущенные значения, и возвращают булеву маску с True для ячеек с пропущенными данными и False в противном случае. 1 Методы notna() и notnull(), наоборот, позволяют определить, где данные не являются пропущенными. 1

Для обработки пропущенных значений в Pandas доступны следующие методы: 1

• Удаление пропущенных значений — dropna(). 13 С его помощью можно удалить строки или столбцы с пропущенными значениями. 1
• Заполнение пропущенных значений — fillna(). 13 Можно заполнить пропущенные значения определёнными данными, например средним значением. 1
• Замена пропущенных значений — replace(). 1 Позволяет заменить пропущенные значения конкретным значением. 1

Выбор метода обработки пропущенных данных зависит от конкретной задачи и характера данных. 1 Важно обращать внимание на возможные последствия обработки пропущенных данных, чтобы она не привела к искажению результатов анализа. 1