替换缺失值
在上一个练习中，您分析了大学数据集，并发现数据中的 '.' 表示缺失值。本练习中，您将学习使用 pandas 模块以最佳方式处理这类取值。
您将学习在将 CSV 文件导入 pandas 时，如何通过 read_csv() 函数并调整其 na_values 参数来处理这类取值。该参数允许您指定 DataFrame 的缺失值。
数据集已保存为 college.csv。pandas 和 numpy 已分别以 pd 和 np 的名称导入。
本练习是课程的一部分
在 Python 中处理缺失数据
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Read the dataset 'college.csv' with na_values set to '.'
college = pd.read_csv(___, ___)
print(college.head())