Некоторые плюсы использования Pandas для фильтрации строк с значениями NaN:

• Подготовка чистых данных. 1 Фильтрация позволяет сосредоточиться на полноценных наблюдениях без искажений, которые возникают из-за нулевых записей. 1
• Гибкие возможности фильтрации. 2 Есть варианты удаления строк с одним или несколькими значениями NaN, а также строк, в которых все значения равны NaN. 23
• Возможность замены NaN-значений. 34 Вместо удаления NaN-значений можно заменить их на другие числа. 4

Некоторые минусы использования Pandas для фильтрации строк с значениями NaN:

• Риск удаления важных элементов. 4 Если отфильтровать значения NaN вручную, удаляя каждый элемент, это сложная и опасная операция, которая не гарантирует, что все такие значения удалены. 4
• Неожиданные результаты при использовании некоторых методов. 5 Например, метод .query() может дать неожиданные результаты при работе с набором данных, который содержит значения NaN. 5

Таким образом, использование Pandas для фильтрации строк с значениями NaN имеет свои преимущества и недостатки, и выбор подхода зависит от конкретных требований к анализу данных.