🤜🏻 З простых Python-функции для работы с пропусками в датасете для ML
• fillna() - функция из пакета Pandas для заполнения нулевых (NA/NaN) значений в данных. Она возвращает объект, в котором заполнены нулевые и отсутствующие значения: Series.fillna (значение = None, method = None, axis = None, inplace = False, ** kwargs)
• dropna() - функция для удаления нулевых значений из данных разными способами. Она анализирует и удаляет строки/столбцы, в которых есть отсутствующие или неопределенные значения (NaN). Значение параметра axis указывает, со строками или столбцами нужно работать: 0 – удаление строк с пропущенными значениями, а axis=1 удалит столбцы с пропусками. DataFrame.dropna (axis = 0, how = ’any’, thresh = None, subset = None, inplace = False)
• interpolate() – функция для заполнения отсутствующих значений/NaN с использованием разных методов интерполяции. DataFrame.interpolate(method=’linear’, axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction=’forward’, limit_area=None, downcast=None, **kwargs)