尋找遺漏值
在任何機器學習面試中，如何處理遺漏值都是核心問題。若資料集中含有遺漏值而你沒有處理，結果很可能會被扭曲，進而降低模型的準確率。
在這個練習中，你會在客戶貸款資料集上，使用 pandas 與 numpy 練習第一步的前處理：找出並探索處理遺漏值的方法。
這個資料集會在本課程的多個練習中使用，已經以 loan_data 的名稱儲存在你的工作環境中。
你目前在這條流程中的位置：
本練習屬於課程
用 Python 練習機器學習面試題
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import modules
import numpy as np
import pandas as pd
# Print missing values
print(____.____().____())