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数据预处理之数据类型转换！

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：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）：3. 前填充/后填充通常可以根据样本之间的相似性（中心趋势）填补缺失值，通常使用能代表变量中心趋势的值进行填补，代表变量中心趋势的指标包括 平均值(mean)、中位数