Перевірка на Пропущені Значення

Радий вітати вас у останньому розділі курсу. Тут ви будете обробляти дані про пасажирів Титаніка. Спочатку розглянемо їх:

Перший крок нашого навчання — знаходження пропущених значень. До речі, іноді важко або навіть неможливо заповнити всі значення стовпця; деякі з них можуть бути відсутніми. Такі випадки можуть зіпсувати результат. У наборі даних вони завжди виглядають так: NaN. Спочатку з’ясуємо, чи містить ваш набір даних пропущені значення.

У pandas є дві функції, які можна застосувати до набору даних для пошуку пропущених значень. Обидві вони повертають False, якщо значення в наборі даних не пропущені, і True — якщо пропущені.

data.isna()
# Or
data.isnull()