读取https://www.kaggle.com/datasets/shivamb/netflix-shows数据集数据，运用python大数据处理与分析的知识，查看缺失值，对缺失值进行填充修改,去除重复值，将时间变量转化为时间格式，将影视剧添加到网飞版块时间的年月作为分类变量提取出来，影视剧类型分析

好的，我可以帮你完成这个任务。首先，我们需要导入需要用到的库，包括pandas、numpy和datetime。假设你已经从Kaggle上下载了Netflix-Shows数据集并将它保存为"Netflix_Shows.csv"文件。

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

接下来，我们可以使用pandas的read_csv()函数读取数据集并将其转换为DataFrame对象。

df = pd.read_csv('Netflix_Shows.csv')

我们可以使用head()函数查看数据集的前五行，以确保数据集已正确导入。

df.head()

接下来，我们可以使用info()函数查看数据集的概括信息，包括每个变量的名称、数据类型和非空值的数量。

df.info()

从info()函数的输出结果中，我们可以看到有一些变量存在缺失值。我们可以使用isnull()函数和sum()函数查看每个变量中缺失值的数量。

df.isnull().sum()

从上面的输出结果中，我们可以看到"director"和"cast"变量中存在大量缺失值。对于这些变量，我们可以将缺失值填充为"Unknown"。

df['director'].fillna('Unknown', inplace=True)
df['cast'].fillna('Unknown', inplace=True)

接下来，我们可以使用drop_duplicates()函数去除重复值。

df.drop_duplicates(inplace=True)

现在，我们需要将"date_added"变量转换为时间格式。我们可以使用to_datetime()函数完成这个任务。

df['date_added'] = pd.to_datetime(df['date_added'])

现在，我们可以根据"date_added"变量将影视剧添加到网飞版块时间的年月作为分类变量提取出来。

df['year_added'] = df['date_added'].dt.year
df['month_added'] = df['date_added'].dt.month

最后，我们可以分析影视剧类型。我们可以使用explode()函数将"listed_in"变量中的多个类型拆分为单个类型，并计算每个类型的数量。

genres = df.explode('listed_in')['listed_in'].value_counts()
print(genres)

以上就是使用Python进行Netflix-Shows数据集的数据处理和分析的过程。