В чем преимущества и недостатки метода dropna при очистке данных?

Преимущества метода dropna при очистке данных:

• позволяет удалять строки или столбцы с пропущенными значениями; pytutorial.com www.sharpsightlabs.com
• даёт возможность настроить параметры для учёта разных требований, например, удалить столбцы или установить порог для значений без NaN. pytutorial.com

Недостатки метода dropna:

• при удалении слишком большого количества значений может привести к потере данных; pytutorial.com
• в некоторых случаях лучше заполнить пропущенные значения подходящими данными с помощью метода fillna() или других методов импутации данных. pytutorial.com

Также стоит быть осторожным с прямым изменением исходного DataFrame, так как это может привести к перезаписи данных. www.sharpsightlabs.com

Выбор метода очистки данных зависит от конкретной ситуации и целей анализа. После очистки рекомендуется проверить набор данных, чтобы убедиться, что осталось достаточно точек для поддержки анализа. www.adventuresinmachinelearning.com