Pandas жетишпеген маалыматтарды кантип иштетет?

Pandasта, жоголгон маалыматтар адатта NaN (Not a Number) мааниси менен көрсөтүлөт. Pandas мындай маалыматтарды иштетүү үчүн бир нече жолду сунуштайт:

• isna() же isnull() — жоголгон маанилерди аныктоо үчүн.
• dropna() — жоголгон маанилерди камтыган саптарды же багандарды өчүрүү үчүн.
• fillna() — жоголгон маанилерди белгилүү бир мааниге же стратегияга (мисалы, орточо, медиана) толтуруу үчүн.

Мисал:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, np.nan, 8]
})

# Жоголгон маанилерди табуу
print(df.isna())

# Жоголгон маанилерди нөл менен толтуруу
filled_df = df.fillna(0)

# Жоголгон маанилерди камтыган саптарды өчүрүү
clean_df = df.dropna()

Мындайча айтканда, Pandas таблицалардагы жоголгон маалыматтарды аныктоо жана иштетүү үчүн ийкемдүү инструменттерди сунуштайт.