What are some best practices for managing missing data in Python?

Некоторые лучшие практики для управления отсутствующими данными в Python:

• Понять причину отсутствия данных. perfectelearning.com Это поможет выбрать подходящий метод обработки. perfectelearning.com
• Не прибегать сразу к удалению. www.33rdsquare.com Полные случаи могут не быть представительными для всего датасета. www.33rdsquare.com
• Экспериментировать с разными методами заполнения пропусков. www.33rdsquare.com Нужно посмотреть, как они влияют на распределение переменных и выводы анализа. www.33rdsquare.com
• По возможности использовать множественное заполнение пропусков. www.33rdsquare.com Это более строгий подход, чем одиночное заполнение, и его не так сложно реализовать в Python. www.33rdsquare.com
• Всегда сообщать, как обрабатывались отсутствующие данные. www.33rdsquare.com Прозрачность — ключевая составляющая качественной науки о данных. www.33rdsquare.com

Выбор метода зависит от характера данных, количества пропусков и цели анализа. dataaspirant.com