Dados nulos são informações ausentes em uma base de dados e precisam ser tratados antes da realização de análises. No Pandas, os métodos mais comuns para lidar com esse problema são o dropna(), que remove registros com valores faltantes, e o fillna(), que substitui esses valores por outro definido pelo usuário. A escolha da estratégia depende do contexto e do significado pedagógico do dado ausente. Em contextos educacionais, dados nulos podem representar notas não lançadas, faltas de registro ou informações incompletas, exigindo análise cuidadosa antes da tomada de decisão. O tratamento adequado desses dados contribui para análises mais confiáveis e resultados mais precisos.
