Некоторые преимущества использования Python для обработки пропущенных данных:

• Простота в использовании. 5 Python имеет дружественный для пользователя синтаксис и легко читаемый код, что упрощает разработку и отладку программ. 5
• Обширные библиотеки. 5 Python оснащён множеством библиотек, предназначенных для анализа данных, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib и другие. 5 Это позволяет выполнять различные задачи анализа данных, включая статистику, визуализацию и машинное обучение. 5
• Многозадачность. 5 Python поддерживает многопоточность и асинхронность, что позволяет эффективно работать с большим объёмом данных. 5
• Поддержка машинного обучения. 5 Python имеет множество библиотек и фреймворков, предназначенных для машинного обучения и глубокого обучения, таких как TensorFlow, Keras, PyTorch и другие. 5

Некоторые недостатки использования Python для обработки пропущенных данных:

• Медленная скорость выполнения. 5 В сравнении с языками, написанными на низкоуровневых языках, Python может быть сравнительно медленным при обработке больших объёмов данных. 5
• Меньшая глубина статистического анализа. 5 Python не имеет такой обширной статистической библиотеки, как, например, R. 5 Некоторые задачи статистического анализа могут быть трудными при использовании Python. 5
• Динамическая типизация. 3 Python — язык общего назначения и был создан не только для анализа данных. 3 Это замедляет поиск ошибок в данных, связанных с разными типами. 3