Здравствуйте, есть много способов обработки пропущенных значений, предлагаю начать с самого простого - исключения строк с пропущенными элементами из датасета. Если у вас большой датасет, то процедуру можно запускать смело, но у метода есть и недостаток, ведь из таких строк мы можем потерять какую-то полезную информацию по другому признаку, которая больше нигде не встречается, что для нас не очень хорошо.
Рассмотрим еще один способ - заполнению пропусков. Можно попробовать заполнить нулями, средним арифметическим, медианой, какими-то собственными значениями. Но нужно учитывать, что по итогу все равно будут получаться статистические искажения и вылазить погрешности результатов.
Если вы работаете с временными рядами, то можно попробовать заполнить пропуски повторением результата прошлого наблюдения. А если между вашими признаками есть какая-то линейная зависимость, можно восстановить пропуски при помощи модели линейной регрессии. Однако, в реальной жизни, увы, таким методом похвастаться удается не часто.