Для вычисления недостающих значений в выборке данных можно использовать следующие методы:

• Определение количества пропущенных значений в каждом столбце. 35 Для этого можно использовать методы isnull() и notnull() в Pandas. 3
• Понимание причин отсутствия данных. 1 Это поможет выбрать подходящие стратегии обработки. 1
• Оценка влияния отсутствующих данных. 1 Нужно определить, вызывает ли отсутствие данных предвзятость или влияет на анализ. 1
• Выбор метода восстановления недостающих значений. 14 Для разных типов отсутствующих данных подходят разные методы. 1

Некоторые методы восстановления:

• Условное значение. 1 Пропущенные значения заменяют средним значением переменной. 1
• Расчёт медианы. 1 Пропущенные значения заменяют медианой переменной. 1
• Вменение режима. 1 Пропущенные значения заменяют наиболее частым значением переменной. 1
• K-ближайшие соседи (KNN). 14 Пропущенные значения вычисляют на основе значений K ближайших соседей. 1

Универсального метода восстановления недостающих значений не существует, поэтому рекомендуется экспериментировать и смотреть, какой метод сработает лучше на конкретном датасете. 2