第二章Python進階知識。
在處理資料時，我們常常會遇到缺失值。這些缺失值會影響資料的處理效率，是以需要進行處理。處理缺失值的方法有三種：直接忽略、删除或填充。其中，删除是為了確定所有樣本都沒有缺失值，以便進行機器學習或統計分析。接下來，我們将通過一個執行個體來解釋如何處理缺失值。
首先，我們需要讀取資料集，并檢查是否存在缺失值。通過檢查發現，所有樣本都有确認值。然後，我們需要計算确實值的數量，并對分人群的內插補點進行排序。我們發現隻有一個樣本沒有全日制，需要進行排查。
對于缺失值的處理，我們可以用字元串代替、用前後值填充或用變量均值或中位數填充。在這個執行個體中，我們使用了第二種方法，即用前後值填充資料，并重新計算全日制的數量。通過這種方法，所有樣本都有了全日制。
通過以上例子，我們了解了如何處理缺失值，并學會了如何進行資料分析和處理。在Python的第五個、二十三點八這個位置，我們發現該數值是由上一個單元格的值補充而成的，是以可以重新讀取資料以擷取準确值。
我們可以使用後一個非确認紙未來紙進行填充，以檢視該位置是否有圈值。該位置的圈值為二十三點八，采用六十點五二進行填充。
還可以使用容量的均值或中位數進行填充，并重新讀取資料。通過計算表格的均值，可以得出該表格的平均值為八十四點三七。
我們可以使用中位數進行填充。在這個示例中，Pythonpro的內插補點為三十二點三、七、二、七、三、九，對應的位置為八十四點三七。
還可以使用線性內插補點法進行填充，并重新讀取資料。通過使用線性內插補點法，我們可以得出以下結果。
除了填充資料外，我們還可以删除缺失值。通過删除缺失值，可以得到更準确的結果。例如，在一号樣本中，由于存在缺失值，是以該位置的值被删除。在五号樣本和四号樣本中，由于存在圈值，是以該位置的值也被删除。隻有所有變量的值均為确實值時，整個樣本才會被删除。
在處理資料時，我們需要根據具體情況選擇合适的方法。在處理缺失值時，我們需要根據實際情況選擇合适的方法。