那如何使用jupyter对航空公司的乘客数据呈现一定的周期性，missing_data.csv表中存放了某航空公司每个月的乘客数量的数据，其中存在缺失值，现需要对缺失值进行插补。

可以使用 Jupyter Notebook 结合 R 语言来对缺失值进行插补，具体步骤如下：

1. 打开 Jupyter Notebook

在终端或 Anaconda Prompt 中输入以下命令，启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

2. 创建新的 Notebook

点击 Jupyter Notebook 的界面中的 New -> R，创建一个新的 R Notebook。

3. 读取数据

在 Notebook 中输入以下代码，读取数据：

data <- read.csv("missing_data.csv", header = TRUE)

4. 插补缺失值

使用中位数进行插补，代码如下：

median_value <- median(data$passengers, na.rm = TRUE)
data$passengers[is.na(data$passengers)] <- median_value

5. 查看插补后的结果

head(data)

或者使用 ggplot2 包绘制时间序列图，查看插补前后的趋势：

library(ggplot2)

# 插补前的时间序列图
ggplot(data, aes(x = as.Date(paste(year, month, "01", sep = "-")), y = passengers)) +
  geom_line() +
  labs(title = "Original Data")

# 插补后的时间序列图
ggplot(data, aes(x = as.Date(paste(year, month, "01", sep = "-")), y = passengers)) +
  geom_line() +
  labs(title = "Imputed Data")

6. 写入填充后的数据

使用以下代码将填充后的数据写入文件：

write.csv(data, "filled_data.csv", row.names = FALSE)

完整代码如下：

# 读取数据
data <- read.csv("missing_data.csv", header = TRUE)

# 插补缺失值
median_value <- median(data$passengers, na.rm = TRUE)
data$passengers[is.na(data$passengers)] <- median_value

# 查看插补后的结果
head(data)

# 写入填充后的数据
write.csv(data, "filled_data.csv", row.names = FALSE)