Какие существуют способы обработки пропущенных значений при конвертации столбцов в Pandas?

Некоторые способы обработки пропущенных значений при конвертации столбцов в Pandas:

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

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