В каких случаях целесообразно использовать пустые данные в Pandas?

Целесообразно использовать пустые данные в Pandas в следующих случаях:

• По умолчанию заполнение пропусков NaN. blog.skillfactory.ru Если не указать значения в каких-то столбцах, они по умолчанию заполнятся пустыми значениями NaN. blog.skillfactory.ru

Также использование пустых данных целесообразно, когда нужно заполнить их каким-то допустимым значением. dfedorov.spb.ru Это значение может быть фиксированным, например нулём, или интерполированным или восстановленным на основе «хороших» данных значением. dfedorov.spb.ru

Ещё один подход — удалить пустые строки с NaN. blog.skillfactory.ru devpractice.ru Для этого используется функция dropna(). blog.skillfactory.ru devpractice.ru

При выборе подхода к обработке пустых значений необходимо учитывать, что с данными будут делать после заполнения. ru.stackoverflow.com Например, если планируется считать корреляцию, для числовых типов данных стоит заполнять пропуски средним значением, чтобы сохранить математическое ожидание неизменным. ru.stackoverflow.com

Выбор метода зависит от конкретной задачи и предпочтений пользователя.