jupyter处理缺失值

在Jupyter中处理缺失值可以使用以下方法：

1. 查看是否有缺失值：

df.isnull().sum()

这将返回每列中缺失值的数量。

2. 删除缺失值：

df.dropna()

这将删除包含缺失值的行。

3. 填充缺失值：

from sklearn.impute import SimpleImputer

imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
df_filled = imputer.fit_transform(df)

这将使用平均值填充缺失值。