Task01：缺失数据

对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的， 所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。 1 2 3 4 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv

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