Некоторые лучшие практики для управления отсутствующими данными в Python:

• Понять причину отсутствия данных. 3 Это поможет выбрать подходящий метод обработки. 3
• Не прибегать сразу к удалению. 1 Полные случаи могут не быть представительными для всего датасета. 1
• Экспериментировать с разными методами заполнения пропусков. 1 Нужно посмотреть, как они влияют на распределение переменных и выводы анализа. 1
• По возможности использовать множественное заполнение пропусков. 1 Это более строгий подход, чем одиночное заполнение, и его не так сложно реализовать в Python. 1
• Всегда сообщать, как обрабатывались отсутствующие данные. 1 Прозрачность — ключевая составляющая качественной науки о данных. 1

Выбор метода зависит от характера данных, количества пропусков и цели анализа. 5