Como lidar com dados faltantes

É importante lidar com os dados faltantes antes de iniciar a análise.

Uma abordagem é eliminar os valores faltantes se eles representarem uma pequena proporção, normalmente 5%, dos dados.

Trabalhando com um conjunto de dados sobre preços de passagens aéreas, armazenado como um DataFrame do pandas chamado planes, você precisa contar o número de valores faltantes em todas as colunas, calcular 5% de todos os valores, usar esse limite para remover observações e verificar quantos valores faltantes permanecem no conjunto de dados.