Некоторые способы обработки пропущенных значений при конвертации столбцов в Pandas:

• Удаление пропущенных значений. 1 Для этого используют метод dropna(). 15 По умолчанию он отбрасывает все строки, в которых есть хотя бы одно пустое значение. 5 Можно задать параметр thresh, который определяет минимальное количество непустых значений для строки или столбца, при котором они не отбрасываются. 25
• Заполнение пропущенных значений. 15 Для этого используют метод fillna(). 15 Можно заполнить пропущенные значения одним фиксированным значением, например нулём. 5 Также есть варианты заполнения по направлению «вперёд» (копируя предыдущее значение в следующую ячейку) и «назад» (копируя следующее значение в предыдущую ячейку). 35
• Замена пропущенных значений. 1 Для этого используют метод replace(). 1 Можно 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