TASK-2

nan是空缺值，统计空缺值的代码： Train_data.isnull().sum() 缺省值用填补:假设用0 X_data = X_data.fillna(0) 缺省值可视化的作用：可以很直观的了解哪些列存在 “nan”, 并可以把nan的个数打印，主要的目的在于 nan存在的个数是否真的很大，如果很小一般选择填充，如果使用lgb等树模型可以直接空缺，让树自己去优化，但如果nan存在的过多、可以

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