Некоторые методы для обработки NaN-значений в Python:

• Замена значений. 1 Для этого в pandas можно использовать метод fillna() для замены NaN на заданное значение. 1 Например, df.fillna(0) заменит все NaN на 0. 1
• Удаление строк или столбцов. 1 Этот вариант подходит, когда данные имеют много пропусков, и их удаление не нарушит анализ. 1 Для этого используется функция dropna(). 14
• Интерполяция. 1 Подходит, если между соседними значениями есть линейная или другая закономерность. 1 В библиотеке pandas для этого используется метод interpolate(). 1
• Заполнение элементами из соседних данных. 1 Используется, когда важна последовательность данных. 1
• Использование внешних данных. 1 Подходит, если можно заполнить NaN элементами из другой таблицы или источника. 1

Выбор метода зависит от контекста задачи, типа данных и конечных целей анализа. 1