本次实验利用某爬虫软件爬取某房产网站中苏州地区的房产数据，数据文件为house.xlsx，部分数据显示如下。 house.png （1）爬取数据时，数据缺失是常见的现象，通过某爬虫软件从网站爬取的数据时，如果没有爬取到的数据会返回“暂无数据”，这会影响后期的空值处理。将这些“暂无数据”转换为空值，并统计各列的空值频数，查看缺失数据情况。¶ ​

首先，我们需要读取数据文件并将所有的“暂无数据”转换为空值。可以使用 pandas 库来完成这个任务。代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_excel('house.xlsx')

# 将“暂无数据”转换为空值
df.replace('暂无数据', '', inplace=True)

# 统计各列的空值频数
print(df.isnull().sum())

上述代码中，`read_excel()` 函数用来读取数据文件，`replace()` 函数将所有的“暂无数据”替换为空值，`isnull()` 函数用来判断每个单元格是否为空值，`sum()` 函数用来统计空值的数量。

运行上述代码后，会输出每列空值的数量。根据输出结果，我们可以看到每个字段的缺失情况。