本文介绍了如何使用Python处理数据预处理中的缺失值问题。内容包括检测缺失值、统计缺失值数量、选择合适的处理方法（如删除、插值、固定值替代）以及检查处理结果，确保数据的准确性和完整性。
数据预处理之缺失值处理：Python实现
缺失值是指数据中的某些项或特征缺失或未记录的情况。在数据分析和机器学习任务中，缺失值是一个常见的问题，需要采取适当的方法进行处理。本文将介绍如何使用Python处理缺失值，并提供相应的源代码。
- 导入必要的库
在开始之前，我们需要导入一些常用的数据处理库，包括pandas和numpy。
import pandas as pd
import numpy as np
- 加载数据
首先，我们需要加载包含缺失值的数据集。可以使用pandas库的read_csv()函数来加载CSV文件或使用其他适当的函数加载其他格式的数据。
data = pd.read_csv('data.csv'
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