Herausforderungen mit fehlenden Werten

Dir ist vielleicht aufgefallen, dass die pivotierten DataFrames, mit denen du gearbeitet hast, oft fehlende Daten enthalten. Das ist zu erwarten, weil Nutzer selten alle Filme gesehen haben und die meisten Filme nicht von allen gesehen werden – dadurch entstehen Lücken in der Benutzer-Bewertungsmatrix.

In dieser Übung schaust du dir einen weiteren Ausschnitt der Tabelle mit Benutzerbewertungen user_ratings_subset an, der fehlende Werte enthält, und beobachtest, wie sich verschiedene Vorgehensweisen im Umgang mit fehlenden Daten auf die Nutzbarkeit auswirken können.