针对部分数据缺失的IRIS数据集（D：\环境数据分析\第一章\习1-1 Lris数据集-空缺部分xlsx）进行探索性分析，包括数据计算、缺失值补全等。

针对Iris数据集中的部分缺失值问题，我们可以按照以下步骤进行探索性分析：

1. **数据加载与初步检查**:
- 使用Python的数据处理库如pandas，首先加载Excel文件到DataFrame，查看数据前几行，确认缺失值的位置。

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('Lris数据集-空缺部分.xlsx')
   print(df.head())

2. **数据计算**:
- 计算各列的基本统计描述，比如计数、均值、标准差、最小值、最大值等，了解变量分布和潜在的异常值。

   summary_stats = df.describe()

3. **缺失值检测**:
- 利用`isnull()`函数找出哪些位置有缺失值，以及缺失值的数量。

   missing_values_count = df.isnull().sum()

4. **缺失值补全**:
- 根据具体情况选择合适的填充策略，如用平均值、众数填充数值型数据；使用前一个或后一个非缺失值填充时间序列数据；对于分类特征，可以使用最常见的类别填充。

   df.fillna(df.mean(), inplace=True)  # 或 df.fillna(df.mode()) 对于分类特征

5. **可视化**:
- 使用matplotlib或seaborn绘制缺失值的热图，观察各变量之间的关联性和缺失值是否存在规律。

   sns.heatmap(df.isnull(), yticklabels=False)

6. **探索性分析**:
- 进一步探索缺失值与其它变量的关系，看是否存在某种关联导致某些数据缺失。

在整个过程中，我们还需要关注是否存在因数据采集或记录错误引起的缺失，以及缺失值是否会影响最终的分析结果。