Какие методы обработки пропущенных данных существуют в Pandas?

Некоторые методы обработки пропущенных данных в Pandas:

Для обнаружения пропущенных значений: zentyx.ru

• isna() и isnull(). zentyx.ru www.sparkcodehub.com Эти методы позволяют определить, где в DataFrame находятся пропущенные значения. zentyx.ru Они возвращают булеву маску с True для ячеек с пропущенными данными и False в противном случае. zentyx.ru
• notna() и notnull(). zentyx.ru www.sparkcodehub.com Эти методы позволяют определить, где данные не являются пропущенными. zentyx.ru

Для обработки пропущенных значений: zentyx.ru

• Удаление пропущенных значений. zentyx.ru Метод dropna() позволяет удалить строки или столбцы с пропущенными значениями. zentyx.ru
• Заполнение пропущенных значений. zentyx.ru Метод fillna() позволяет заполнить пропущенные значения определёнными данными. zentyx.ru Например, средним значением. zentyx.ru
• Замена значением. zentyx.ru Метод replace() позволяет заменить пропущенные значения конкретным значением. zentyx.ru

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