最近在参加机器学习算法类的比赛，对一些知识点进行了查漏补缺和归纳总结，其实收获还挺多的，不得不说比赛是一个让人快速成长并且拓宽视野的过程，接下来就进入正题。我们做机器学习任务的时候，通常情况下，拿到的数据都会存在缺失值，而数据预处理首先需要做的就是对存在的缺失值进行处理，这里我总结了处理缺失值的几种方法，并详细地解释了如何用代码实现，完全足够解决处理缺失值这一问题。缺失值处理1、观察数据是否存在缺

pandas DataFrame 缺失值处理