数据缺失值 jupyter notebook代码

当处理数据时，经常会遇到数据缺失值的情况。数据缺失值指的是数据集中某些变量的值是缺失或未知的。在Jupyter Notebook中，可以使用以下代码来处理数据缺失值：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 读取数据集：

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 检查数据缺失值：

data.isnull().sum()

这将返回每个变量中缺失值的数量。

4. 处理缺失值：
- 删除包含缺失值的行：

data.dropna(inplace=True)

- 填充缺失值为特定值（如0）：

data.fillna(0, inplace=True)

- 使用均值填充缺失值：

data.fillna(data.mean(), inplace=True)

- 使用中位数填充缺失值：

data.fillna(data.median(), inplace=True)

- 使用众数填充缺失值：

data.fillna(data.mode().iloc, inplace=True)

请根据你的具体需求选择适合的方法来处理数据缺失值。