Défis liés aux valeurs manquantes

Vous avez peut‑être remarqué que les DataFrames pivotés avec lesquels vous avez travaillé contiennent souvent des données manquantes. C'est normal : les utilisateurs et utilisatrices voient rarement tous les films, et la plupart des films ne sont pas vus par tout le monde, ce qui crée des vides dans la matrice des évaluations.

Dans cet exercice, vous allez explorer un autre sous-ensemble de la table des évaluations, user_ratings_subset, qui comporte des valeurs manquantes, et observer comment différentes façons de traiter ces données peuvent influencer son utilisabilité.