数据质量-缺少值(Pandas)

数据质量-缺少值(Pandas)是指在数据分析和处理过程中，数据集中存在缺失值的情况。缺失值是指数据集中某些观测值或特征值缺失或未记录的情况。在Pandas库中，提供了一些功能和方法来处理和处理缺失值。

缺失值的分类：

1. NaN（Not a Number）：在Pandas中，NaN是一种特殊的浮点数，用于表示缺失值。
2. None：在Pandas中，None是Python对象的一种表示形式，用于表示缺失值。

缺失值的优势：

1. 数据完整性：缺失值的处理可以提高数据的完整性，确保数据集中的每个观测值都具有相应的特征值。
2. 数据准确性：通过处理缺失值，可以减少数据集中的错误和偏差，提高数据的准确性。
3. 数据分析：处理缺失值可以避免在数据分析和建模过程中出现错误的结果和结论。

缺失值的应用场景：

1. 数据清洗：在数据清洗过程中，处理缺失值是一个重要的步骤，以确保数据集的完整性和准确性。
2. 特征工程：在特征工程中，处理缺失值可以影响特征的选择和构建，从而提高模型的性能和预测能力。
3. 数据建模：在数据建模过程中，处理缺失值可以避免模型训练和预测过程中的错误和偏差。

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