数据处理之缺失值填充
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1. 概述
首先对数据缺失的原因、类型以及处理方法做一个简单地总结，如下图所示：
2. 直接删除法
当缺失值的个数只占整体很小一部分的时候，可直接删除缺失值（行）。但是如果缺失值占比比较大，这种直接删除缺失值的处理方法就会丢失重要信息。
直接删除法处理缺失值时，需要检测样本总体中缺失值的个数。Python中统计缺失值的方法如下（下面结合具体数据集，直接上代码）：
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_c
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