Eksik Değerler

Gerçek verilerde boşluklar vardır: bir sensör arızalanır, bir sınav kaçırılır. pandas her boş hücreyi NaN, yani "sayı değil" olarak işaretler:

Çoğu model NaN değerlerini kabul etmez, bu yüzden önce boşlukları sayın. .isna() her birini True olarak işaretler ve .sum() bunları sayar:

scores = pd.DataFrame({
    "name": ["Ana", "Ben", "Cy", "Dee"],
    "quiz1": [8, np.nan, 7, 9],  # np.nan eksik bir değerdir
    "quiz2": [6, 5, np.nan, np.nan],
})
print(scores.isna().sum())

Bu, şunu yazdırır:

name     0
quiz1    1
quiz2    2
dtype: int64

Sonra seç: dropna() boşluk içeren her satırı siler; fillna(0) her boşluğa 0 yazar. İkisi de yeni bir tablo döndürür, bu yüzden onu sakla.

İstatistikler NaN değerlerini atlar: quiz1 değerinin ortalaması, bilinen üç puanından hesaplanan 8.0 değeridir.