Ответ
Для заполнения пропусков в данных можно использовать несколько методов, в зависимости от типа данных и контекста:
- Среднее/медиана/мода — для числовых данных.
df['column'].fillna(df['column'].mean(), inplace=True)- Константа — если пропуски можно заменить фиксированным значением (например, 0 или "Unknown").
df['column'].fillna('Unknown', inplace=True)- Forward/Backward Fill — для временных рядов.
df['column'].fillna(method='ffill', inplace=True) # предыдущее значение- Интерполяция — для числовых данных с зависимостью (например, линейная интерполяция).
df['column'].interpolate(method='linear', inplace=True)- Предсказание моделями (KNN, Random Forest) — если пропуски значительные и есть зависимости между признаками.
Выбор метода зависит от природы данных и задачи. Например, для временных рядов лучше подходит ffill или интерполяция, а для категориальных данных — мода или константа.
