欠損データの補完（インピュテーション）

新しいデータセットで探索的データ分析（EDA）を行う際、欠損データはよく発生します。欠損レコードを削除する代わりに、推定値で埋めるインピュテーション手法を使うと有用な場合があります。特に、欠損値の数が少ないときに効果的です。

この演習では、中央値によるインピュテーションを使って、一部の欠損データを更新します。

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